DE19902326C2 - Process for early damage detection of rotating machines - Google Patents
Process for early damage detection of rotating machinesInfo
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Description
Rotierende Maschinen im Sinne dieser Beschreibung sind Maschinen, die neben fest stehenden Teilen auch rotierende Teile wie z. B. Zahnräder, Lager und Wellen enthal ten. Besondere Bedeutung haben hierbei Fahrzeuggetriebe, Elektro- und Verbren nungsmotoren, Turbinen sowie Prüfstände für diese Aggregate.Rotating machines in the sense of this description are machines that are fixed in addition standing parts also rotating parts such. B. contain gears, bearings and shafts Vehicle transmissions, electrical and combustion are of particular importance engines, turbines and test benches for these units.
Rotierende Teile emittieren Schwingungen und Geräusche. Die geeignete Auswertung dieser akustischen Meßgrößen liefert Informationen zum Zustand des Prüflings.Rotating parts emit vibrations and noises. The appropriate evaluation These acoustic parameters provide information on the condition of the test object.
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Erkennung von signifikan ten, akut auftretenden Veränderungen im akustischen Verhalten des Prüfaufbaus be stehend aus Prüfstand und Prüfling, welche auf ein aufgetretenes Schadensereignis rückschließen lassen.The present invention relates to a method for recognizing significant ten, acutely occurring changes in the acoustic behavior of the test setup standing out of the test bench and the test object, which indicates a damage event that has occurred conclude.
Es sind verschiedene Verfahren zur Maschinenüberwachung und Schadenserkennung wie Risse, Abnutzung, Materialermüdung in einem frühen Stadium bekannt. Hierzu werden maschinenspezifische Meßgrößen wie z. B. Schwingungen und Geräusche aus gewertet, sofern sich der entstehende Schaden in diesen Meßgrößen abbildet.There are various methods for machine monitoring and damage detection known as cracks, wear, material fatigue at an early stage. For this machine-specific parameters such as B. vibrations and noises rated, provided the resulting damage is reflected in these measurements.
Aus DE 38 12 474 A1 ist eine Einrichtung zur Überwachung von Wälzlagern bekannt, die durch eine fehlerspezifische Frequenzanalyse der akustische Signale des Wälzlagers und dem Vergleich mit einem korrespondierenden Referenzwert die Schadensbeurtei lung durchführt.From DE 38 12 474 A1 a device for monitoring rolling bearings is known by an error-specific frequency analysis of the acoustic signals of the rolling bearing and the comparison with a corresponding reference value the damage assessment lung.
Ein Verfahren unter Verzicht auf eine Referenz wird in DE 32 45 505 A1 vorgeschlagen. Hier werden Schallsignale im hoch- bzw. tieffrequenten Bereich mittels zwei entspre chend angeordneten Sensoren erfaßt und zu einer Größe verarbeitet, deren Anstieg zu überwachen ist. Gemäß DE ist dieses Verfahren zur Überwachung von Wälzlagern, Ge trieben und Turbinenanlagen vorgesehen.A method without a reference is proposed in DE 32 45 505 A1. Here, sound signals in the high and low frequency range are matched by two Arranged sensors are detected and processed to a size, the increase of monitor is. According to DE, this method for monitoring rolling bearings, Ge drives and turbine systems provided.
Aus DE 195 45 008 A1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung bekannt, die eine Über wachung von periodisch arbeitenden Maschinen zur Früherkennung von Maschinenveränderungen durch permanenten Vergleich aktueller statistischer Kennwerte mit Refe renzwerten ermöglichen. Die wesentlichen Unterschiede dieser DE mit dem hier vor geschlagenen Verfahren liegen in den eingesetzten mathematischen Analysemethoden, der Bildung eines gleitenden Referenzwertes (im vorgeschlagenen Verfahren) zur Elimi nierung des Einflusses zulässiger Zustandsänderungen und der fehlenden Möglichkeit (in der genannten DE) zur Erhöhung der Sensitivität des Verfahrens durch Ausnutzung der a-priori Kenntnissen über mögliche Betriebszustände.From DE 195 45 008 A1 a method and a device are known which have an over monitoring of periodically operating machines for the early detection of machine changes through permanent comparison of current statistical parameters with Refe allow limit values. The main differences of this DE with the one above suggested methods lie in the mathematical analysis methods used, the formation of a moving reference value (in the proposed method) for the Elimi the influence of permissible changes in state and the lack of possibility (in the mentioned DE) to increase the sensitivity of the method by exploitation the a priori knowledge of possible operating conditions.
Im Gegensatz zu DE 195 45 008 A1 werden im hier beschriebenen Verfahren statisti sche Kenngrößen, welche aus dem Ordnungsspektrum berechnet werden, nicht direkt zur Klassifikation herangezogen. Vielmehr werden die spektralen Signalanteile mit Hilfe von statistischen Kenngrößen konditioniert. Diese Konditionierung hat zur Folge, daß das Verfahren selektiv gegenüber sehr kleinen Änderungen des Prüfobjekts wird, wel che nicht dem normalen Verhalten entsprechen. Änderungen des Prüfobjekts, die für das normale Verhalten des Prüflings charakteristisch sind, werden hingegen unter drückt. Die normalen Änderungen dürfen dabei wesentlich größere Werte annehmen als die zu detektierenden Änderungen.In contrast to DE 195 45 008 A1, statistics are used in the method described here parameters that are calculated from the order spectrum, not directly used for classification. Rather, the spectral signal components with the help conditioned by statistical parameters. This conditioning means that the procedure becomes selective towards very small changes of the test object, wel do not correspond to normal behavior. Changes to the test object that are required for the normal behavior of the test object are characteristic, however, under suppressed. The normal changes can take much larger values than the changes to be detected.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art zu entwickeln, das universell einsetzbar ist und ohne die Bereitstellung von Referenzwer ten arbeiten kann. Das Verfahren kann somit zur Überwachung von Prüflingen heran gezogen werden, über deren normales Verhalten zum Beginn der Überwachung noch keine gesicherten Kenntnisse vorliegen. Weiterhin können Fehlerzustände detektiert werden, die vormals noch nie aufgetreten waren, sofern diese eine Änderung der ver wendeten Meßgrößen bewirken.The invention has for its object to a method of the type mentioned develop that can be used universally and without the provision of reference people ten can work. The method can thus be used to monitor test objects are drawn about their normal behavior at the start of surveillance no reliable knowledge is available. Error states can also be detected that have never occurred before, provided that this changes the ver effect measured variables.
Erfindungsgemäß wird die gestellte Aufgabe durch die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale gelöst.According to the invention, the object is achieved by the claim 1 specified features solved.
Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen des Verfahrens sind in den Un teransprüchen 2 bis 7 angegeben. Die mit der Erfindung erzielbaren Vorteile ergeben sich aus der folgenden Beschreibung.Advantageous further developments and refinements of the method are in the Un ter claims 2 to 7 specified. The advantages achievable with the invention result derive from the following description.
Erfindungsgemäß werden akustische Signale der rotierenden Maschine sowie die Dreh zahl einer Bezugskomponente der Maschine, z. B. die Drehzahl der Antriebswelle, aufgezeichnet, digitalisiert und nach der im folgenden beschriebenen Signalverarbei tungsmethode analysiert.According to the invention, acoustic signals of the rotating machine and the rotation number of a reference component of the machine, e.g. B. the speed of the drive shaft, recorded, digitized and after the signal processing described below method analyzed.
Die Bestimmung der spektralen Komponenten der akustischen Signale erfolgt lücken los durch Verwendung der bekannten Ordnungsanalyse. Ein Verfahren zur Ordnungs analyse, das auf digitalem Resampling aufsetzt, ist in Groppe, Jonuscheit, Strama, Thomä: "Ordnungsanalyse", Meßtechnik und Meßsignalverarbeitung, MESSCOMP 1996, expert Verlag, 1996, beschrieben. Zur Bereitstellung einer erwartungswerttreuen Schätzung des Ordnungsspektrums werden geeignete Algorithmen verwendet. Aus den Ordnungsspektren werden die Ordnungspegel C(µ, nta) als Verlauf der einzelnen Ordnungen über der Zeit nta bestimmt. Dabei entspricht ta der Analysezeitdauer, über die ein Ordnungsspektrum berechnet wird. Die Variable n beschreibt den Zeit punkt der Analyse in diskreten Schritten von ta. Der Index µ bezeichnet die betrach tete Linie des Ordnungsspektrums.The spectral components of the acoustic signals are determined without gaps by using the known order analysis. A method for order analysis, which is based on digital resampling, is described in Groppe, Jonuscheit, Strama, Thomä: "Order analysis", measurement technology and measurement signal processing, MESSCOMP 1996, expert Verlag, 1996. Suitable algorithms are used to provide an estimate of the order spectrum that is true to the expected value. The order levels C (µ, nt a ) are determined from the order spectra as the course of the individual orders over time nt a . Here, t a corresponds to the period of analysis over which an order spectrum is calculated. The variable n describes the time of the analysis in discrete steps from t a . The index µ denotes the line of the order spectrum under consideration.
Fig. 1 zeigt fünf ausgewählte Ordnungspegelver läufe, wie sie sich vor einem realen Schadensereignis dargestellt haben. Fig. 1 shows five selected order level courses, as they have shown before a real damage event.
Die statistischen Kenngrößen linearer Mittelwert ml(µ, nta), quadratischer Mittelwert
mq(µ, nta) und Varianz ν(µ, nta) jedes einzelnen Ordnungspegels C(µ, nta) werden ent
sprechend Formel [I] gleitend ermittelt.
The statistical parameters linear mean m l (µ, nt a ), root mean square m q (µ, nt a ) and variance ν (µ, nt a ) of each individual order level C (µ, nt a ) are calculated according to formula [I] slidingly determined.
ml(µ, nta) = k1ml(µ, (n - 1)ta) + k2C(µ, nta), k1 + k2 = 1 [Ia]
m l (µ, nt a ) = k 1 m l (µ, (n - 1) t a ) + k 2 C (µ, nt a ), k 1 + k 2 = 1 [Ia]
mq(µ, nta) = k1mq(µ, (n - 1)ta) + k2C(µ, nta)2, k1 + k2 = 1 [Ib]
m q (µ, nt a ) = k 1 m q (µ, (n - 1) t a ) + k 2 C (µ, nt a ) 2 , k 1 + k 2 = 1 [Ib]
ν(µ, nta) = mq(µ, nta) - ml(µ, nta)2 [Ic]ν (µ, nt a ) = m q (µ, nt a ) - m l (µ, nt a ) 2 [Ic]
Der betreffende Ordnungspegel wird zentriert und mit einem aus der aktuellen Varianz
ermittelten Faktor in der Form entsprechend Formel [II] gewichtet, daß Ordnungspe
gelverläufe mit hoher Varianz wenig und solche mit niedriger Varianz stark in das Klas
sifikationsergebnis eingehen.
The order level in question is centered and weighted with a factor determined from the current variance in the form according to formula [II] that order level curves with high variance are little and those with low variance are included in the classification result.
Cν(µ, nta) = (C(µ, nta) - ml(µ, (n - 1)ta))/(ν(µ, (n - 1)ta) + k), k = 0 . . 1 [II]C ν (µ, nt a ) = (C (µ, nt a ) - m l (µ, (n - 1) t a )) / (ν (µ, (n - 1) t a ) + k), k = 0. , 1 [II]
Einerseits werden durch diese Wichtung Änderungen der Ordnungspegel, welche für den normalen Zustand des Prüfobjekts charakteristisch sind, unterdrückt. Anderer seits werden selbst minimale Pegeländerungen, welche für den normalen Lauf unty pisch sind, "verstärkt" und können das Klassifikationsergebnis signifikant beeinflussen. On the one hand, this weighting changes the order level, which for suppress the normal state of the test object. other On the one hand, even minimal level changes, which are unty for normal running are "amplified" and can significantly influence the classification result.
Aus den zentrierten und gewichteten Ordnungspegeln Cν(µ, nta) wird mit Hilfe der Vorschrift nach Gleichung [III] eine Kenngrößen A(nta) berechnet, welche das Verhalten des Prüfobjekts über der Zeit repräsentieren.A characteristic value A (nt a ) is calculated from the centered and weighted order levels C ν (µ, nt a ) using the rule according to equation [III], which represent the behavior of the test object over time.
M1, M2 repräsentieren den Ordnungsspektralbereich, der für die Analyse herangezo gen wird.M 1 , M 2 represent the order spectral range that is used for the analysis.
Fig. 2 gibt einen varianzgewichteten Ordnungssummenpegel A(nta) wieder, wie er sich vor einem realen Schadensereignis dargestellt hat. FIG. 2 shows a variance-weighted order total level A (nt a ) as it was shown before a real damage event.
Diese Kenngrößen ermöglichen die Detektion verschiedener Fehlerzustände. Plötzliche
Änderungen der Kenngrößen lassen auf akute Änderungen des Prüflings schließen. Un
ter Verwendung von Gleichung [IV] wird aus der Kenngröße A(nta) ein Merkmal λ(nta)
berechnet, welches die sprunghaften Änderungen des Prüfobjekts anzeigt.
These parameters enable the detection of various fault conditions. Sudden changes in the parameters indicate acute changes in the test object. Using equation [IV], a characteristic λ (nt a ) is calculated from the parameter A (nt a ), which indicates the abrupt changes in the test object.
λ(nta) = As(nta)/As((n - 1)ta) [IV]λ (nt a ) = A s (nt a ) / A s ((n - 1) t a ) [IV]
Zur Reduzierung des Einflusses aus Alterung und natürlichem Verschleiß des Prüfob jekts wird der varianzgewichtete Ordnungssummenpegel vor Anwendung der Vorschrift nach Gleichung [IV] mittels digitalem FIR-Filter gemäß Gleichung [V] geglättet.To reduce the influence of aging and natural wear on the test object the variance-weighted order total level before application of the regulation smoothed according to equation [IV] using a digital FIR filter according to equation [V].
Fig. 3 zeigt das somit ermittelte Änderungsmaß λ für den varianzgewichteten Ord nungssummenpegel, wie er sich vor einem realen Schadensereignis dargestellt hat. Fig. 3 shows the measure of change λ thus determined for the variance-weighted order sum level, as it appeared before a real damage event.
Das vorgeschlagene Verfahren kann für beliebige rotierende Maschinen ohne jegliche konstruktiven Vorkenntnisse eingesetzt werden. Wird die Überwachung einer Maschi ne eingerichtet, so sind Akustik-Sensoren, z. B. Körperschallaufnehmer und Mikropho ne, an den Maschinen geeignet anzubringen.The proposed method can be used for any rotating machine without any constructive previous knowledge can be used. Monitoring a machine ne set up, so are acoustic sensors, for. B. structure-borne sound transducer and micropho suitable to be attached to the machines.
Zu Beginn einer Überwachungsaufgabe werden die akustischen Signale in oben be schriebener Weise analysiert. Das Adaptionsmaß Θ, welches gemäß [VIa] und [VIb] berechnet wird, stellt sich dabei automatisch in einer "Adaptionsphase" auf einen Be zugswert ein.At the beginning of a monitoring task, the acoustic signals in be above analyzed in writing. The adaptation measure Θ, which according to [VIa] and [VIb] is calculated, it automatically adjusts to a loading in an "adaptation phase" attraction value.
Die Dauer der Adaptionsphase ist grundsätzlich abhängig vom zu überwachenden Ma schinentyp, da das Anlaufverhalten der Maschine, bis stationäre Betriebsbedingungen erreicht sind, großen Einfluß auf die Varianz der Ordnungen haben kann. Das vorge schlagene Verfahren überwacht die Entwicklung des Adaptionsmaßes Θ, und sobald Θ über eine Zeitdauer T = lta unter einer festzulegenden Schwelle liegt, gilt die Adap tionsphase als beendet und die Überwachungsphase beginnt automatisch.The duration of the adaptation phase is fundamentally dependent on the type of machine to be monitored, since the start-up behavior of the machine until steady-state operating conditions are reached can have a major impact on the variance in the regulations. The proposed method monitors the development of the adaptation measure Θ, and as soon as Θ is below a threshold to be determined for a period T = lt a , the adaptation phase is considered to be ended and the monitoring phase begins automatically.
Überschreitet das Änderungsmaß λ in der Überwachungsphase einen extern vorzuge benden, auf Erfahrung beruhenden Schwellwert, so ist ein Schadensfall erkannt wor den.If the measure of change λ exceeds an external preference in the monitoring phase threshold based on experience, a damage event has been recognized the.
Überschreitet das Adaptionsmaß Θ in der Überwachungsphase einen vorzugebenden, auf Erfahrung beruhenden Schwellwert, so wird λ als nicht aussagekräftig bewertet, da das System sich auf das veränderte Verhalten des Prüflings adaptieren muß.If the adaptation measure Θ exceeds a specified threshold based on experience, λ is assessed as not meaningful, because the system has to adapt to the changed behavior of the test object.
Konstruktive Kenntnisse über die Maschine können genutzt werden, um z. B. Signal bandbreite und Ordnungsauflösung für eine vorteilhafte meßtechnische Umsetzung des Verfahrens festzusetzen.Constructive knowledge of the machine can be used to e.g. B. signal bandwidth and order resolution for an advantageous metrological implementation of the Procedure.
Eine mehrkanalige Realisierung des Verfahrens kann durch die konstruktive Beschaf fenheit des Prüfobjekts sinnvoll sein, um auftretende Fehler im Sensorsignal besser zu erfassen.A multi-channel implementation of the method can be achieved through the constructive procurement It makes sense to test the object under test in order to improve errors in the sensor signal to capture.
Eine vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens berücksichtigt die endliche Zahl von Betriebszuständen, in denen die Überwachung erfolgt. Das Prinzip dabei ist, daß für jeden Betriebszustand Bi der Maschine ein Änderungsmaß λi bestimmt wird, das beim Erstanlauf des Betriebszustandes Bi in einer Adaptionsphase eingestellt wird. An advantageous embodiment of the method takes into account the finite number of operating states in which the monitoring takes place. The principle here is that a change dimension λ i is determined for each operating state B i of the machine, which is set in an adaptation phase when operating state B i is started for the first time.
Eine spezielle Ausführung ist, daß die zu unterscheidenden Betriebszustände an feste Drehzahlbereiche gekoppelt sind. Der maximale Drehzahlbereich dmax der zu überwa chenden Maschine wird dabei in I festzulegende Drehzahlintervalle aufgeteilt, wobei die Drehzahlintervalle sich auch überlappen oder auch lückenhaft aneinandergereiht sein dürfen. Das vorgeschlagene Verfahren ermittelt für jedes Drehzahlintervall Di ein Änderungsmaß λi, das beim Erstanlauf des Drehzahlintervalls in einer Adaptionsphase eingestellt wird.A special embodiment is that the operating states to be distinguished are coupled to fixed speed ranges. The maximum speed range d max of the machine to be monitored is divided into I-defined speed intervals, the speed intervals also being able to overlap or to be strung together. The proposed method determines a measure of change λ i for each speed interval D i , which is set in an adaptation phase when the speed interval is started for the first time.
Der Vorteil dieses Vorgehens liegt in der erhöhten Sensitivität des Verfahrens, da bei der Bestimmung des Änderungsmaßes λ verschiedene Betriebszustände (und damit unterstellterweise unterschiedliches akustisches Verhalten) unterschieden werden, die nicht mit einer Schädigung der Maschine im Bezug stehen; λi wird insgesamt "glatteren" Verlauf haben. Die Adaptionsphasen für wiederholt auftretende Betriebs zustände bzw. Drehzahlintervalle können verkürzt werden, wenn das letztmalige Auf treten des betreffenden Betriebszustandes Bi bzw. Drehzahlintervalls Di nicht länger als die Zeitdauer TBi bzw. TDi zurückliegt und der "alte" varianzgewichtete Ordnungs summenpegel Asi((n - 1)ta) noch als Referenz zur Berechnung von λi angenommen werden kann. Die Zeitdauer TBi für die I Betriebszustände sind durch Erfahrungswer te festzusetzen. Fig. 4 verdeutlicht das Prinzip zur Einteilung des maximalen Dreh zahlbereichs in Drehzahlintervalle und den zugehörigen Adaptions- und Überwachungs phasen.The advantage of this procedure lies in the increased sensitivity of the method, since when determining the measure of change λ different operating states (and thus assumed different acoustic behavior) are distinguished which are not related to damage to the machine; λ i will have a "smoother" course overall. The adaptation phases for repetitive operating states or speed intervals can be shortened if the last occurrence of the relevant operating state B i or speed interval D i is no longer than the time period T Bi or T Di and the "old" variance-weighted order total level A si ((n - 1) t a ) can still be used as a reference for the calculation of λ i . The time period T Bi for the I operating states are to be determined by empirical values. Fig. 4 illustrates the principle for dividing the maximum speed range into speed intervals and the associated adaptation and monitoring phases.
Eine vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens berücksichtigt, daß von bestimmten zu überwachenden Komponenten des Prüfobjekts determinierte, a-priori bekannte Ord nungsspektralanteile emittiert werden. Zur sensitiven Überwachung der einzelnen Komponenten einer rotierenden Maschine unabhängig voneinander können für mehrere Sätze von Ordnungslinien Mj jeweils ein Änderungsmaß λj ermittelt werden. Unter Berücksichtigung verschiedener Betriebszustände Bi bzw. Drehzahlbereiche Di be deutet dies, daß in allen Betriebszuständen Bi bzw. Drehzahlbereichen Di für jedes Mj ein Änderungsmaß λij berechnet wird, das beim Erstanlauf des Betriebszustandes Bi bzw. Drehzahlintervalls Di in einer Adaptionsphase eingestellt wird.An advantageous embodiment of the method takes into account that determined, a priori known order spectral components are emitted from certain components of the test object to be monitored. For sensitive monitoring of the individual components of a rotating machine independently of one another, a change measure λ j can be determined for several sets of order lines M j . Taking into account various operating states B i and speed ranges D i be, this means that in all operating states B i and speed ranges D i a change measure λ ij is calculated for each M j , which when operating state B i or speed interval D i starts for the first time an adaptation phase is discontinued.
Claims (7)
- - Aufzeichnung und Digitalisierung von akustischen Signalen der rotierenden Maschine,
- - lückenlose Bestimmung der spektralen Komponenten der akustischen Si gnale durch Verwendung der Ordnungsanalyse,
- - Berechnung einer Kenngröße A aus den zentrierten und gewichteten Ord nungspegeln Cγ,
- - Ermittlung eines varianzgewichteten und durch vorbestimmte Signalverar beitungsalgorithmen geglätteten Ordnungssummenpegels As aus den Kenn größen A,
- - Errechnung eines Änderungsmaßes λ aus dem Verhältnis von Ordnungs summenpegeln As, welche zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten ermittelt wurden,
- - vergleichen des Änderungsmaßes λ mit einem vorzugebenden Schwellwert.
- - Recording and digitizing acoustic signals from the rotating machine,
- - complete determination of the spectral components of the acoustic signals by using the order analysis,
- - Calculation of a parameter A from the centered and weighted order levels Cγ,
- - Determination of a variance-weighted order sum level A s smoothed by predetermined signal processing algorithms from the parameters A,
- Calculating a measure of change λ from the ratio of order sum levels A s , which were determined at successive times,
- - Compare the measure of change λ with a threshold value to be specified.
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