WO1998009140A1 - Verfahren zum überwachen schwingungserregter aggregate - Google Patents

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WO1998009140A1
WO1998009140A1 PCT/EP1996/003842 EP9603842W WO9809140A1 WO 1998009140 A1 WO1998009140 A1 WO 1998009140A1 EP 9603842 W EP9603842 W EP 9603842W WO 9809140 A1 WO9809140 A1 WO 9809140A1
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statement
frequency spectrum
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statements
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PCT/EP1996/003842
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English (en)
French (fr)
Inventor
Dieter Franke
Helmar Bittner
Steffen BÜHLER
Mathias Luft
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Prueftechnik Dieter Busch AG
Original Assignee
Prueftechnik Dieter Busch AG
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines

Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring vibration-excited aggregates, wherein at least one status information is recorded and evaluated.
  • vibration-excited units are generally understood to mean any type of machine and / or machine parts, for example bearings, which emit structure-borne noise signals (for example distance, speed, acceleration signals) during their intended use. It is known to monitor these vibration-excited units and to record and evaluate status information.
  • the status information can be, for example, the structure-borne noise signals mentioned, further vibration signals, status variables, specific events and / or characteristic data of the monitored unit.
  • the invention has for its object to provide a method of the generic type with which a reliable error analysis is possible in a simple manner.
  • this object is achieved by a method having the features mentioned in claim 1.
  • the fact that the at least one recorded and evaluated status information with a gate-specific link rule of the monitored aggregate is led to a first intermediate statement, this first intermediate statement is evaluated and a first individual probability is assigned, at least one further piece of information related to the status information is led to at least one further aggregate-specific link rule of the monitored aggregate to further intermediate statements, these further interim statements are evaluated and substantiated with further individual probabilities, and the interim statements are combined to form an overall statement, which is evaluated with an overall evaluation resulting from the individual evaluations and with an overall probability resulting from the individual probabilities, and which is documented with the overall probability Combine overall statement preferably with a remedial measure to eliminate a detected error and an urgency level for a final statement is pft, it is advantageously possible to carry out a stepped evaluation of the detected and evaluated status information, said intermediate statements obtained based on each other and lead to an afflicted with high accuracy conclusion statement.
  • the accuracy of the overall statement can be increased by combining each additional intermediate statement, which is assigned and evaluated with an individual probability.
  • This link to the overall statement makes one very advantageous for the overall statement Weighting of the interim statement, which has been documented and evaluated with its probability, is possible for its influence on the overall statement, so that based on the summary of the overall statement, which is also backed up by an overall probability resulting from the individual probabilities, a highly precise conclusion can be drawn about the actual state of the monitored Can find aggregate.
  • the interim statements are evaluated with definable levels. This advantageously makes it possible to use uniform evaluation standards for all interim statements, so that when summarizing the interim statements that have been evaluated and have been proven with certainty, no weighting errors can occur as a result of different evaluation levels.
  • the evaluation levels of the respective interim statement are dependent on one another. This further improves the accuracy of the evaluation of the interim statement.
  • an advantageous embodiment of the invention provides that at least one of the assessment levels, preferably the highest assessment level, can be adapted to the monitored unit in a self-learning cycle.
  • the assessment standard can be continuously improved in the self-learning cycle, that is, continuously.
  • This improvement in the evaluation scale can be used both in relation to the aggregate being monitored and in relation to aggregates of the same type.
  • a frequency spectrum comparison is carried out, preferably spectral lines of a measured frequency spectrum being compared with spectral lines of a theoretical frequency spectrum, which is calculated on the basis of specific data of the monitored aggregate, and if at least one spectral line matches, the first intermediate statement is made.
  • a preferred embodiment of the invention provides that dynamic status information, for example a rotational speed of a rotating part, is acquired from the measured spectrum and the theoretical frequency spectrum calculated for comparison purposes is compared by means of the acquired dynamic status information.
  • dynamic status information for example a rotational speed of a rotating part
  • the theoretical frequency spectrum calculated for comparison purposes is compared by means of the acquired dynamic status information.
  • Another preferred embodiment of the invention is one in which, in the case of monitoring variables which cannot be evaluated by influencing variables which fluctuate greatly at the same time, these are converted into a monitoring variable based on a representative constant assumed influencing variable, and in that case the conversion of varying individual values using a Calibration function takes place, and for this purpose, simply by measuring several support points of the monitoring variable, this calibration function curve is recorded over the entire range of the influencing variable.
  • This advantageously makes it possible to calibrate these measured variables, which are used as input data when determining the suspected cause of the error or checking it, in particular if these depend strongly on process variables or are influenced. record functions by means of which a reference value is calculated which leads this measured variable back to a constant measured variable at a reference point to which the evaluation fits. This also further increases the accuracy of the method according to the invention.
  • FIG. 1 shows a flow diagram of the method according to the invention
  • Figure 2 is a comparison of a theoretical
  • Figure 3 shows a speed comparison of the theoretical characteristic frequency spectrum.
  • FIG. 1 schematically shows an aggregate 10 which is to be monitored using the method according to the invention which is yet to be explained. Any machine, in particular any machine having rotating parts, can be monitored as the unit 10. By means of the inventive 11
  • both the entire unit 10 and only a part of the unit 10, for example a bearing accommodating a rotor, can be monitored.
  • the invention is of course not limited to the exemplary embodiment explained below, but is only intended to illustrate the method according to the invention.
  • other vibration-excited media for example liquids, gases, etc., can also be monitored by means of the method according to the invention.
  • structure-borne noise signals 12 are emitted by the unit 10 during its intended use. These structure-borne sound signals 12 have certain propagation speeds, certain frequency mixtures, certain amplitude distributions, etc. Depending on the occurrence of an error, typical structure-borne noise signals 12 are emitted. These fault-typical structure-borne noise signals 12 occur in addition to the "normal" structure-borne noise signals during the operation of the unit 10. These structure-borne noise signals 12, for example a structure-borne vibration acceleration, can be detected by means of a measurement sensor 14.
  • the structure-borne noise signals 12 are recorded analogously in a manner known per se, optionally integrated for the oscillation speed and oscillation, digitized by means of an analog-digital converter and converted into a measured frequency spectrum 16 via a frequency analysis device. The transfer into that Measured frequency spectrum 16 can take place, for example, by means of a Fast Fourier transformation.
  • the unit 10 can be monitored in various ways by means of the sensor 14.
  • the unit 10 can be monitored cyclically, in which the structure-borne noise signals 12 are recorded at more or less regular intervals.
  • the duration of the acquisition cycles can last from fractions of a second to several minutes or continuously (real time).
  • the pauses between two acquisition cycles can also be of different lengths, for example from the second range to the day or week range.
  • the sensor 14, which detects the structure-borne sound signals is part of a small, portable measuring device, for example, or it is assigned to a fixed monitoring device assigned to a specific unit 10.
  • a trigger that the frequency spectrum 16 is measured can take place, for example, by triggering an alarm 18 in that one of the monitored main monitoring state variables 20 or 22 exceeds an alarm threshold.
  • the main monitoring state variables 20 and 22 are dependent on the monitored unit 10, the arrangement of the measuring point, that is, whether, for example, a radial or axial arrangement of the sensor 14 to a rotating part of the unit 10, and on the detection of further state variables typical of the unit.
  • Another possibility is to measure the frequency spectrum 16 in triggering the method by an external user 24 or an internal control command 26. Of course, combinations between the alarm trigger 18, the user 24 and the internal control command 26 are possible for detecting the measured frequency spectrum 16.
  • the measured frequency spectrum 16 contains the spectral lines of the structure-borne noise signal 12 actually measured via the transducer 14. According to the structure-borne noise signals 12 detected, actual spectral lines result which lie at certain frequency values.
  • a selector 28 a certain selectable number, for example ten, twelve, fifteen, twenty or even forty, spectral lines can be selected from the total measured spectral lines, which for example have the highest amplitudes. According to a further example, all spectral lines lying in a predeterminable frequency range can also be filtered out.
  • the spectral lines determined by means of the selector 28 are fed to a comparator 30.
  • the function of the comparator 30 is explained using the example of FIG. 2.
  • the spectral lines of the measured frequency spectrum 16 selected via the selector 28 are shown below a line 32.
  • the spectral lines each lie in a narrow frequency band of a certain frequency and have a certain amplitude which corresponds, for example, to a structure-borne sound signal speed. speaks, which results from the measured structure-borne noise signals 12.
  • a theoretical characteristic frequency spectrum 34 which is shown in FIG. 3 above the line 32, is also fed to the comparator 30.
  • the theoretical characteristic frequency spectrum 34 has theoretically determined spectral lines. According to known machine fix data 38 of the monitored unit 10 and the speeds, as already explained, exact spectral lines can be calculated for certain causes of errors. For example, at a frequency f n, a spectral line is drawn in which corresponds to a specific error, for example an unbalance, of the unit 10 shown in FIG. 1. In accordance with the resulting signal profile of the structure-borne noise signal 12, there is a fundamental oscillation, which is denoted here by 1 and its harmonics, a 2nd and 3rd harmonic being shown. A distance ⁇ f between the spectral lines is known to be speed-dependent.
  • the theoretical characteristic frequency spectrum 34 can have further spectral lines, here for example at the frequency f x and at the frequency f t , which can represent further causes of errors.
  • the theoretical characteristic frequency spectrum 34 is recalculated for each monitored aggregate 10 and accordingly has different spectral lines. Special damage with special frequencies will not be discussed in more detail here 2, only the basic principle of the comparison 30 of the theoretical characteristic frequency spectrum 34 with the measured frequency spectrum 16 is to be explained.
  • the first three spectral lines of the measured frequency spectrum 16 match the first three spectral lines of the theoretical characteristic frequency spectrum 34, that is to say the spectral lines lie in the same narrow frequency band, so that an error, for example an unbalance, occurs , the unit 10 can be closed. Based on the correspondence of the spectral lines, an exact assignment to a specific cause of error can be made via the fixed frequency f n of the theoretical characteristic frequency spectrum 34 and this determination can be made as the first intermediate statement 38.
  • the 4th, 5th and 6th spectral lines seen from the left in the measured frequency spectrum 16 can be traced back to any causes which are in any case not related to a theoretically expected error or the main monitoring state variable, since the theoretical characteristic frequency spectrum 34 has no spectral lines of this frequency.
  • the measured frequency spectrum 16 is also fed to a correction element 40, which has an effect on the theoretical characteristic frequency spectrum 34.
  • the correction element 40 carries out the function explained in more detail with reference to FIG. 3.
  • the spectral lines of the theoretical characteristic frequency spectrum 34 determined. For example, the spectral line determined in FIG. 2 at frequency f n is calculated with its harmonics, the fundamental or the harmonics having a frequency spacing of ⁇ f of, for example, theoretically 24.5 Hz.
  • the position of the spectral lines of the theoretical characteristic frequency spectrum 34 is based here on a target speed of the unit 10 assumed in the context of the machine fixates 36.
  • the actual speed of the unit 10 can be subject to certain operating-related deviations during operation which result in a changed frequency position of the determined Can lead spectral lines.
  • the spectral lines of the measured frequency spectrum 16 have the actual speed-dependent distance ⁇ f 'of the harmonics.
  • the ⁇ f ' is determined with the corresponding harmonic cursor in accordance with the highest harmonic oscillation which can be determined. Due to the deviations of the theoretical distance ⁇ f from the actual distance ⁇ f ', a comparison of the spectral lines would lead to an incorrect assessment.
  • the spectral lines of the theoretical characteristic frequency spectrum 34 are now corrected via the correction element 40 in such a way that the speed dependence of the .distance ⁇ f of the spectral lines is also corrected for the theoretical characteristic frequency spectrum 34 on the basis of the actual speed of the monitored unit 10.
  • the fundamental and the harmonics of the measured frequency spectrum 16 are scanned via the correction element 40, the distance ⁇ f ', which in the assumed example can be 24.521 Hz instead of the theoretically expected 24.5 Hz here, and determined corresponding shifting of the spectral lines of the theoretical frequency spectrum 34 causes.
  • the correction element 40 determines the maximum of the sums of the amplitudes of the covered harmonics in the lower frequency range, which occurs at the frequency spacing ⁇ f '.
  • the comparator 30 thus links the state information about the aggregate 10, which has been recorded and evaluated in the form of the measured frequency spectrum 16, to an aggregate-specific linking rule in the form of the theoretical characteristic frequency spectrum 34, the agreement of the spectral lines leading to the statement that, for example there is an imbalance. This is the first interim statement 38.
  • the first intermediate statement 38 is supplied to an evaluation level 44 linked to a probability level 42.
  • the evaluation stage 44 is coupled to a limit value comparator 46, which samples the limit values of the main monitoring status variables detected.
  • the limit value comparator 46 is designed such that it detects the amplitudes of the spectral lines of the measured frequency spectrum 16.
  • the limit value comparator 46 is given a plurality of evaluation levels, for example four evaluation levels. The four evaluation levels are controlled depending on the actual amplitude of the monitored spectral lines. A different amplitude level, which is entered as an example in the characteristic frequency spectrum 34, is assigned to each evaluation level.
  • Evaluation level x4 can be very advantageously specified by specifying the limit value of the amplitude, which can be determined by means of a start study related to the monitored unit 10
  • the evaluation levels xl, x2 and x3 are linked to the evaluation level x4 by a factor that is less than 1.
  • the intermediate statement 38 is classified into the evaluation stages xl to x4 on the basis of the amplitudes of the spectral lines, which represent the unbalance, so that, for example, if the amplitude of the evaluation stage x4 is exceeded, the evaluated first intermediate statement is made: the unbalance is not permitted.
  • this statement is coupled with probability level 42, with certain rules being specifiable here. In this way, the probability statement can be coupled with the evaluation level 44. If, for example, the frequency of a spectral line coincides and the amplitude exceeds the evaluation level x4, the following statement can be made, for example, the unbalance (intermediate statement 38), which is not permitted. (Evaluation level 44) is 80% probability (probability level 42). This combination leads to a partial statement 48 which is evaluated and has an individual probability and which, in a manner still to be explained, is incorporated into an overall statement.
  • the probability linkage of the evaluated intermediate statement 38 can vary.
  • the probability statement can be reduced from 80% to, for example, 60% if the amplitude of the matching frequency is lower.
  • corresponding probability statements can of course be made for each of the evaluation levels xl to x4.
  • the limit value comparator 46 is coupled to an evaluation catalog 50, which records the individual limit values assigned to the evaluation levels.
  • the limit value stipulating the maximum evaluation level x4 can be continuously improved here via a self-learning cycle 52.
  • the self-learning cycle 52 starting with the limit value determined by the start study and determining the evaluation level x4, the actually occurring errors of the monitored unit 10 are recorded and processed in a corresponding case study.
  • These case studies automatically process and store the main monitoring state variables before and after a damage repair to the unit 10 and leave the knowledge gained here in the evaluation catalog 50 included.
  • the limit value previously specified as the start study can be verified on the basis of the actually identified and corrected errors and used for determining the evaluation level x4. Since the assessment levels xl, x2, x3 - as mentioned - are linked to the assessment level x4, this self-learning cycle also corrects these assessment levels.
  • the measured variables determined from the case studies via the self-learning cycle 52 can be fed to the correction element 40 at the same time, so that the case studies influence the theoretical characteristic frequency spectrum 34 via the correction element 40.
  • the accuracy of the method according to the invention thus becomes more and more precise over the duration of the measurement, that is to say over the repeated detection and correction of a fault in the unit 10.
  • the characteristic frequency spectrum 34 can thus be made available to the comparator 30 very precisely from the machine fixed data 36, the speed correction via the measured frequency spectrum 16 and via the self-learning cycle 52.
  • the partial statement 48 obtained on the basis of the process sequence described so far represents a main statement for the overall statement still to be explained.
  • the partial statement 48 is linked to further partial statements 54, 56, 58 and 60.
  • a large number of further partial statements, for example ten, can be linked together to form the overall statement 62.
  • the partial say 48 add the partial statements 56, 58 and 60.
  • the partial statements 56, 58 and 60 always relate to information assigned to the main monitoring state variable of the monitored unit 10.
  • the partial statement 56 can use a history of the main monitoring status variable of the unit 10, for example an unbalance, as a basis.
  • a detection element 64 is provided which can be started by the first intermediate statement 38.
  • the structure-borne noise signal 12, which is typical for the occurrence of an unbalance, can be viewed in its historical development by means of the detection element 64. This is to be understood to mean that, for example, the number of structure-borne noise signals due to an imbalance are recorded over a period of time. Depending on whether these structure-borne noise signals occur once, twice, three times, five times or ten times, an assessment is made.
  • This consideration can be weighted with a monitoring element 66 with regard to its increase or decrease per unit of time and a second intermediate statement 68 can be obtained from this.
  • the second intermediate statement 68 is in turn coupled to an evaluation level 70, which is linked to an evaluation catalog 72.
  • an evaluation level 70 is coupled to a probability level 74 which increases which contains a probability-weighted, assessed partial statement 56.
  • the number of structure-borne noise signals 12 due to an unbalance is detected by means of the detection element 64.
  • the change in the number of structure-borne noise signals 12 is measured via the monitoring element 66, and the resulting second intermediate result 68 is evaluated and provided with a probability.
  • the statement can be obtained as partial statement 56 that the unit 10 emits structure-borne noise signals 12 with a probability of 85%, which go back to an impermissible imbalance.
  • the evaluation catalog 72 is coupled to a further self-learning cycle 76, which in turn continuously corrects the limit values specified as the start study in the evaluation catalog 72 in accordance with the actual cases (case study) and thus increases the accuracy.
  • the further partial statement 58 can be obtained, for example, from general information about the unit 10 and / or the arrangement of the sensor 14.
  • a detection element 78 is provided, into which the user or automatically provides information about the unit 10, about the arrangement of the sensor 14, for example radially or axially to a rotating part, about certain vulnerabilities of the unit 10 being monitored certain errors etc. can be entered.
  • a third intermediate statement 80 is obtained, which leads to the partial statement 58 via an evaluation level 82 and a probability level 84.
  • the partial statement 58 can consist, for example, that the unit 10 is particularly susceptible to imbalance with an 80% probability.
  • partial statement 60 it is also possible to obtain intermediate statements with a probability.
  • the basis of a partial statement 60 can, for example, be observations from the staff that the unit 10 vibrates strongly. Furthermore, it can serve as a partial statement as to whether an error, for example an unbalance, has already occurred in the monitored unit 10.
  • the series of partial statements - which are always related to the main monitoring status variable - could still be continued.
  • the partial statements 48, 56, 58, 60 and, if appropriate, further partial statements, each of which is based on an intermediate statement with a probability and is evaluated, are combined to form the overall statement 62.
  • the individual probabilities are combined to form an overall probability, and the individual evaluations are combined to form an overall evaluation.
  • the overall evaluation results from the partial evaluations of evaluation levels 44, 70, 82 etc., whereby the individual evaluations are averaged and rounded up. Following a concrete example For the overall evaluation Xg it results in an evaluation of evaluation level 44 with x4, an evaluation of evaluation level 70 with x3, an evaluation of evaluation level 82 with x4 and a further evaluation of an evaluation level not shown in FIG.
  • the individual probabilities are denoted by P] _, P 2 or P n .
  • the linking of the partial statements 48, 56, 58, 60 etc. to the overall statement 62 can lead to the overall statement in a specific example: the unit 10 has a 90% probability of a strong unbalance.
  • This overall statement 62 is additionally linked to a remedial measure for eliminating a detected error and an urgency level to a final statement, which reads, for example:
  • the unit 10 has a 90% probability of severe imbalance, the rotor having to be briefly balanced.
  • This conclusion is obtained according to the method of the invention from several intermediate statements, which are in one fixed order are processed and which are linked with an individual evaluation and an individual probability. All interim statements are based on the main monitoring status variable or related events.
  • the technical events relating to a particular unit to be monitored, machine fix data, possible types of damage, data that cannot be determined mathematically and physically can be stored separately in order to have them available for the specific monitoring case of a specific unit 10.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen schwingungserregter Aggregate, wobei wenigstens eine Zustandsinformation erfasst und ausgewertet wird. Es ist vorgesehen, dass die wenigstens eine erfasste und ausgewertete Zustandsinformation mit einer aggregatspezifischen Verknüpfungsregel des überwachten Aggregates zu einer ersten Zwischenaussage geführt wird, diese erste Zwischenaussage bewertet und mit einer Einzelwahrscheinlichkeit belegt wird, wenigstens eine weitere, mit der Zustandsinformation in Beziehung stehende Information mit einer weiteren aggregatspezifischen Verknüpfungsregel des überwachten Aggregates zu weiteren Zwischenaussagen geführt werden, diese weiteren Zwischenaussagen bewertet und mit weiteren Einzelwahrscheinlichkeiten belegt werden, und die Zwischenaussagen (Teilaussagen) zu einer Gesamtaussage zusammengefasst werden, diese mit einer sich aus den Einzelbewertungen ergebenden Gesamtbewertung bewertet und mit einer sich aus den Einzelwahrscheinlichkeiten ergebenden Gesamtwahrscheinlichkeit belegt wird, und so eine Fehlerdiagnose gegeben wird.

Description

Verfahren zum Überwachen schwingungserregter Aggregate
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen schwingungserregter Aggregate, wobei wenigstens eine Zustandsinformation erfaßt und ausgewertet wird.
Im Rahmen der vorliegenden Beschreibung wird unter schwingungserregter Aggregate allgemein jede beliebige Art von Maschinen und/oder Maschinenteilen, beispielsweise Lagern verstanden, die während ihres bestimmungsgemäßen Einsatzes Körperschall-Signale (zum Beispiel Weg-, Geschwindigkeits- , Beschleunigungssignale) emittieren. Es ist bekannt, diese schwingungserregten Aggregate zu überwachen und Zustandsinformationen zu erfassen und auszuwerten. Die Zustandsinformationen können beispielsweise die genannten Körperschall-Signale, weitere Schwingungs- signale, Zustandsgrößen, bestimmte Ereignisse und/oder Kenndaten des überwachten Aggregates sein.
Infolge einer langen Betriebsdauer, Betriebsstörungen oder plötzlich eintretender äußerer Ereignisse können an den Aggregaten Schäden, bei rotierenden Teilen beispielsweise Unwuchten, bei Lagern beispielsweise Außenringschäden, Innenringschäden, Wälzkörperschäden usw. auftreten. Derartige Schäden beeinflussen die erfaßten Zustandsinformationen, beispielsweise das Körperschall-Signal, so daß je nach Schadensart und/oder Schadensgröße von den Aggregaten unterschiedliche Körperschall-Signale abgegeben werden. Zum Überwachen der Aggregate ist es bekannt, die Körperschall-Signale zu erfassen und diese beispielsweise einer Frequenzanalyse zu unterziehen, um die aufgrund tatsächlicher Fehler hervorgerufenen Fre- quenzsignale von lediglich aufgrund von Resonanzen oder während des normalen Betriebes auftretender Frequenzsignale herauszufiltern und eine Aussage über den Eintritt eines Fehlers zu treffen. Bei den bekannten Verfahren zum Überwachen schwingungserregter Aggregate ist nachteilig, daß die Aussage über den Eintritt eines Fehlers nicht mit hinreichend großer Genauigkeit, nicht zum richtigen Zeitpunkt und genauer nur von sachkundigem Personal getroffen werden kann.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der gattungsgemäßen Art zu schaffen, mit dem in einfacher Weise eine sichere Fehleranalyse möglich ist .
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren mit den im Anspruch 1 genannten Merkmalen gelöst. Dadurch, daß die wenigstens eine erfaßte und ausgewertete Zustandsinformation mit einer aggre- gatspezifischen Verknüpfungsregel des überwachten Aggregates zu einer ersten Zwischenaussage geführt wird, diese erste Zwischenaussage bewertet und mit einer ersten Einzelwahrscheinlichkeit belegt wird, wenigstens eine weitere, mit der Zustandsinformation in Beziehung stehende Information mit wenigstens einer weiteren aggregatspezifischen Verknüpfungsregel des überwachten Aggregates zu weiteren Zwischenaussagen geführt werden, diese weiteren Zwischenaussagen bewertet und mit weiteren Einzelwahrscheinlichkeiten belegt werden, und die Zwischenaussagen zu einer Gesamtaussage zusammengefaßt werden, diese mit einer sich aus den Einzelbewertungen ergebenden Gesamtbewertung bewertet und mit einer sich aus den Einzelwahrscheinlichkeiten ergebenden Gesamtwahrscheinlichkeit belegt wird, und die mit der Gesamt- Wahrscheinlichkeit belegte Gesamtaussage vorzugsweise mit einer Abhilfemaßnahme zur Beseitigung eines erkannten Fehlers und einer Dringlichkeitsstufe zu einer Schlußaussage verknüpft wird, ist es vorteilhaft möglich, eine gestufte Bewertung der erfaßten und ausgewerteten Zustandsinformationen durchzuführen, wobei gewonnene Zwischenaussagen aufeinander aufbauen und zu einer mit einer hohen Genauigkeit behafteten Schlußaussage führen. Insbesondere durch die Verknüpfung der mit einer Einzelwahrscheinlichkeit belegten und bewerteten Zwischenaussagen kann mit der Zusammenfassung jeder zusätzlicher mit einer Einzelwahrscheinlichkeit belegten und bewerteten Zwischenaussage die Genauigkeit der Gesamtaussage erhöht werden. Durch diese Verknüpfung zur Gesamtaussage wird sehr vorteilhaft für die Gesamtaussage eine Wichtung der mit der Wahrscheinlichkeit belegten und bewerteten Zwischenaussage für deren Einfluß auf die Gesamtaussage möglich, so daß aufgrund der Zusammenfassung zu der Gesamtaussage, die zudem noch mit einer sich aus den Einzelwahrscheinlichkeiten ergebenden Gesamtwahrscheinlichkeit belegt wird, sich eine hochgenaue Schlußaussage über den tatsächlichen Zustand des überwachten Aggregats finden läßt.
In bevorzugter Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, daß die Bewertung der Zwischenaussagen mit festlegbaren Stufen erfolgt. Hierdurch wird es vor- teilhaft möglich, einheitliche Bewertungsmaßstäbe für alle Zwischenaussagen heranzuziehen, so daß bei der Zusammenfassung der bewerteten und mit einer Wahrscheinlichkeit belegten Zwischenaussagen keine Wichtungsfehler infolge unterschiedlicher Bewertungs- stufen auftreten können.
In weiterer bevorzugter Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, daß die Bewertungsstufen der jeweiligen Zwischenaussage voneinander abhängig sind. Hierdurch wird die Genauigkeit der Bewertung der Zwischenaussage weiter verbessert.
Ferner ist in vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, daß wenigstens eine der Bewertungs- stufen, vorzugsweise die höchste Bewertungsstufe, in einem Selbstlernzyklus dem überwachten Aggregat anpaßbar ist. Hierdurch wird ein selbstlernendes System geschaffen, das beispielsweise auf vorgegebenen bekannten Fallstudien -als StartStudie- und während der Überwachung ermittelten Fallstudien des überwachten Aggregates basiert, so daß die Genauigkeit der Bewertung weiter verbessert werden kann. Hierdurch läßt sich der Bewertungsmaßstab im Selbstlernzyklus fortlaufend, das heißt kontinuierlich, weiter verbessern. Diese Verbesserung des Bewertungsmaßstabes kann sowohl bezogen auf das gerade überwachte Aggregat als auch bezogen auf Aggregate gleichen Typs verwendet werden .
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, daß als aggregatspezifische Ver-
/ knüpfungsregel zur Gewinnung der ersten Zwischenaussage ein Frequenzspektrenvergleich durchgeführt wird, wobei vorzugsweise Spektrallinien eines gemessenen Frequenzspektrums mit Spektrallinien eines theoretischen Frequenzspektrums, das aufgrund spezifischer Daten des überwachten Aggregates berechnet wird, verglichen werden und bei Übereinstimmung wenigstens einer Spektrallinie die erste Zwischenaussage getroffen wird. Hierdurch ist es in einfacher Weise möglich, eine exakte Zuordnung bestimmter Spektrallinien, die auf Körperschall-Signale bestimmter Fehlerbilder zurückgehen, vorzunehmen und auf den Eintritt eines konkreten Fehlers, beispielsweise einer Unwucht, zu schließen, wobei Störsignale und aufgrund des Betriebes des Aggregates auftretende normale Signale auf die Fehlerdiagnose keinen Einfluß haben. Da aufgrund bekannter Errechnungsmethoden die Frequenzen für typischerweise auftretende Schadens- bilder bei bekannten Aggregatdaten, berechnet werden können, kann ein theoretisches Frequenzspektrum (Kennfrequenzspektrum) , mit den den typischen Schadensbildern entsprechenden Spektrallinien erstellt werden und dieses als aggregatspezifische Verknüpfungsregel verwendet werden. Hierdurch wird es sehr vorteilhaft möglich, bereits die Verknüpfungsregel mit einer großen Exaktheit auszustatten, so daß eine Bewertung einer bereits sehr exakten Zwischenaussage erfolgt. Hierdurch wird die Gesamtaussage des erfindungsgemäßen Verfahrens mit einer größeren Genauigkeit versehen.
Darüber hinaus ist in bevorzugter Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, daß aus dem gemessenen Spektrum dynamische Zustandsinformationen, beispielsweise eine Drehzahl eines rotierendes Teiles, erfaßt werden und mittels der erfaßten dynamischen Zustandsinformationen das zu Vergleichszwecken errechnete theoretische Frequenzspektrum abgeglichen wird. Hierdurch ist es vorteilhaft möglich, das theoretische Frequenzspektrum in Echtzeit, das heißt fortlaufend den tatsächlichen Verhältnissen anzupassen, so daß der Vergleich der Spektrallinien des theoretischen Frequenzspektrums mit den Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums zu einer tatsächlichen exakten Verknüpfungsregel führt. Dafür ist es notwendig, für die sehr häufig auftretende Drehzahlabhängigkeit der verknüpften Spektrallinie diese aktuell zu bestimmen und einzurechnen. Durch das Abgleichen des theoretischen Frequenzspektrums wird erreicht, da die Spektral- linien unterschiedlicher Fehler bei einer unterschiedlichen Drehzahl innerhalb des Frequenzspektrums variieren, daß diese Variation automatisch bei dem gemessenen Frequenzspektrum erfaßt wird und gleichzeitig bei dem theoretischen Frequenzspektrum Berücksichtigung findet. Somit wird vermieden, daß ein bei einer bestimmten Drehzahl eines rotierenden Aggregates gemessenes Frequenzspektrum mit von bestimmten Schadensursachen hervorgerufenen Spektrallinien eines theoretischen Frequenzspektrums verglichen wird, dessen Spektrallinien aufgrund einer anderen Drehzahl des rotierenden Aggregates ermittelt wurden. Aufgrund der Schmalbandigkeit der Spektrallinien würden sonst Fehlinterpretationen möglich sein, die zu einer fehlerhaften Verknüpfungsregel der begrenzten Schmal- bandigkeit und somit zu einer fehlerhaften ersten Zwischenaussage führen würden. Insbesondere wenn die Spektrallinien einer GrundSchwingung und deren Harmonischen miteinander verglichen werden, kann es aufgrund schon geringfügiger Abweichungen bei der Grundschwingung, von beispielsweise 0,5 Hz, zu einer immer größer werdenden Abweichung bei den Harmonischen, von beispielsweise 5 Hz bei der zehnten Harmonischen, kommen. Hierduch würde, insbesondere wenn vorzugsweise dieser Vergleich der Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums mit den Spektrallinien des theoretischen Kennfrequenzspektrums für die Festlegung der ersten Einzelwahrscheinlichkeit ausgenutzt wird, eine Fehleinschätzung sowohl der aggregatspezifischen Verknüpfungsregel, der ersten Zwischenaussage, der Bewertung und der ersten Einzelwahrscheinlichkeit nach Art einer Kettenreaktion erfolgen, da diese voneinander mehr oder weniger abhängig sind. Durch den laufenden .Abgleich des theoretischen Kennfrequenzspektrums werden diese Abweichungen im wesentlichen eliminiert, so daß durch eine notwendigerweise exakte Übereinstimmung der Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums mit den Spektral- linien des theoretischen Kennfrequenzspektrums (bei tatsächlichem Eintritt eines Fehlers) sehr genau auf die Fehlerursache geschlossen werden kann. Insbesondere, wenn die Spektrallinien unterschiedlicher Fehlerursachen in einem schmalen Frequenzband sehr nahe beieinander liegen, kann durch einen fortlaufenden Abgleich des theoretischen Kennfrequenz- Spektrums eine exakte Zuordnung' zu einem bestimmten Schadensbild erfolgen, ohne daß die Gefahr besteht, daß aufgrund der nahe beieinander liegenden Spektral- linien aufgrund von beispielsweise Drehzahländerungen und/oder Drehzahlschwankungen auf eine andere Fehlerursache diagnostiziert wird.
Ferner ist in bevorzugter Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, daß weitere Zwischenaussagen gewonnen und -wie bereits beschrieben- verarbeitet werden, indem zu der in vorhergehenden Schritten vermuteten Fehlerursache zugeordnete, spezielle Meßgrößen oder Signale gemessen oder aus Historien ermittelt, oder zu Fehlerkenngrößen umgewandelt werden, und bewertet werden. Hierdurch wird es vorteilhaft möglich, die ermittelten beziehungsweise vermuteten Fehlerursachen zusätzlich zu überprüfen, indem ganz gezielt diesen Fehlern bekannterweise zugeordnete Meßgrößen oder Fehlerkenngrößen überprüft werden. Die Gesamtaussage kann dadurch präzisiert beziehungsweise bestätigt werden .
Darüber hinaus ist in bevorzugter Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, daß weitere Zwischenaussagen gewonnen und -wie beschrieben- verarbeitet werden, indem spezielle, zeitlich und örtlich zugeordnete verbale Informationen aus Speichern oder vom Nutzer mit Wertungsstufen abgerufen werden, die zu der vermuteten Fehleraussage weitere bewertete Zwischenaussagen ermöglichen. Auch hierdurch wird es vorteilhaft möglich, die bereits ermittelte beziehungsweise vermutete Fehlerursache weiter zu verifizieren und die Genauigkeit der Gesamtaussage zu erhöhen.
Bevorzugt ist weiter eine Ausgestaltung der Erfindung, bei der bei durch zeitgleich erfaßten beeinflussenden Größen, die stark schwanken, so nicht bewertbaren Überwachungsgrößen diese in eine auf eine repräsentativ konstant angenommene, beeinflussende Größe bezogene Überwachungsgröße umgerechnet werden, und daß dabei die Umrechnung variierender Einzelwerte über eine Kalibrierfunktion erfolgt, und dafür einfacherweise durch Messung von mehreren Stützpunkten der Überwachungsgröße diese Kalibrierfunktionskurve über den gesamten Streubereich der beeinflussenden Größe aufgenommen wird. Hierdurch wird es vorteilhaft möglich, für diese Meßgrößen, die als Eingangsdaten bei der Ermittlung der vermuteten Fehlerursache beziehungsweise deren Überprüfung verwendet werden, insbesondere wenn diese von Prozeßgrößen stark abhängen beziehungsweise beeinflußt werden, Kalibrier- funktionen aufzunehmen, über die ein Referenzwert berechnet wird, der diese Meßgröße auf eine konstante Meßgröße, bei einem Referenzpunkt zu dem die Bewertung paßt, zurückführt. Auch hiermit wird die Genauigkeit des erfindungsgemäßen Verfahrens weiter erhöht .
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den übrigen in den Unteransprüchen genannten Merkmalen.
Die Erfindung wird nachfolgend in einem Ausführungs- beispiel anhand der zugehörigen Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
Figur 1 ein Flußdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens;
Figur 2 ein Vergleich eines theoretischen
Kennfrequenzspektrums mit einem gemessenen Frequenzspektrum für einen angenommenen Fehlerfall und
Figur 3 einen Drehzahlabgleich des theoretischen KennfrequenzSpektrums .
In der Figur 1 ist ein Aggregat 10 schematisch dargestellt, das mit dem noch zu erläuternden erfindungsgemäßen Verfahren überwacht werden soll. Als Aggregat 10 kann jede beliebige Maschine, insbesondere jede drehbare Teile aufweisende Maschine, überwacht werden. Mittels des erfindungsgemäßen Ver- 11
fahrens kann sowohl das gesamte Aggregat 10 als auch nur ein Teil des Aggregates 10, beispielsweise ein einen Rotor aufnehmendes Lager, überwacht werden. Die Erfindung beschränkt sich selbstverständlich nicht auf das nachfolgend erläuterte Ausführungsbeispiel, sondern soll lediglich zur Verdeutlichung des erfindungsgemäßen Verfahrens dienen. So können insbesondere anstelle eines überwachten schwingungserregten Aggregates 10 auch andere schwingungserregte Medien, beispielsweise Flüssigkeiten, Gase usw., mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens überwacht werden.
Bekanntermaßen werden durch das Aggregat 10 während seines bestimmungsgemäßen Gebrauches Körperschall- Signale 12 ausgesandt. Diese Körperschall-Signale 12 besitzen bestimmte Ausbreitungsgeschwindigkeiten, bestimmte Frequenzgemische, bestimmte Amplitudenverteilungen usw. Je nach Eintritt eines Fehlers werden für diesen Fehler typische Körperschall-Signale 12 ausgesandt. Diese fehlertypischen Körperschall- Signale 12 treten zusätzlich zu den "normalen" Körperschall-Signalen bei dem Betrieb des Aggregates 10 auf. Mittels eines Meßwertaufnehmers 14 können diese Körperschall-Signale 12, beispielsweise eine Körperschall-Schwingungsbeschleunigung, erfaßt werden. Die Körperschall-Signale 12 werden in an sich bekannter Weise analog erfaßt, wahlweise zur Schwinggeschwindigkeit und Schwingung integriert, mittels eines Analog-Digitalumwandlers digitalisiert und über eine Frequenzanalysiereinrichtung in ein gemessenes Frequenzspektrum 16 überführt. Das Überführen in das gemessene Frequenzspektrum 16 kann beispielsweise mittels einer Fast-Fourier-Transformation erfolgen.
Die Überwachung des Aggregates 10 mittels des Aufnehmers 14 kann in unterschiedlicher Art und Weise erfolgen. So kann beispielsweise eine zyklische Überwachung des Aggregates 10 erfolgen, bei der in mehr oder weniger regelmäßigen Abständen die Körperschall- Signale 12 erfaßt werden. Die Dauer der Erfassungszyklen kann hierbei von Bruchteilen einer Sekunde bis zu mehreren Minuten oder dauernd (real time) andauern. Die Pausen zwischen zwei Erfassungszyklen kann ebenfalls unterschiedlich lang, beispielsweise vom Sekundenbereich bis zum Tage- oder Wochenbereich, sein. Der die Körperschall-Signale 12 erfassende Meßwertaufnehmer 14 ist Bestandteil eines beispielsweise kleinen, tragbaren Meßgerätes oder dieser ist einer fest, einem bestimmten Aggregat 10 zugeordneten Überwachungseinrichtung zugeordnet .
Eine Auslösung, daß das Frequenzspektrum 16 gemessen wird, kann beispielsweise durch eine Alarmauslösung 18 erfolgen, indem eine der überwachten Hauptüber- wachungszustandsgrößen 20 oder 22 eine Alarmschwelle überschreitet. Die Hauptüberwachungszustandsgrößen 20 und 22 sind hierbei abhängig vom überwachten Aggregat 10, der Anordnung der Meßstelle, das heißt, ob beispielsweise eine radiale oder axiale Anordnung des Meßwertgebers 14 zu einem rotierenden Teil des Aggregates 10 erfolgt, und von der Erfassung weiterer aggregattypischer Zustandsgrößen. Eine weitere Möglichkeit das Frequenzspektrum 16 zu messen, besteht in der Auslösung des Verfahrens durch einen externen Nutzer 24 oder einen internen Steuerbefehl 26. Selbstverständlich sind Kombinationen zwischen der Alarmauslösung 18, dem Nutzer 24 und dem internen Steuerbefehl 26 zum Erfassen des gemessenen Frequenzspektrums 16 möglich.
Das gemessene Frequenzspektrum 16 enthält die Spektrallinien des über den Meßwertaufnehmer 14 tatsächlich gemessenen Körperschall-Signals 12. Entsprechend der erfaßten Körperschall-Signale 12 ergeben sich tatsächliche Spektrallinien, die bei bestimmten Frequenzwerten liegen. Mittels eines Auswählers 28 können aus den insgesamt gemessenen Spektrallinien eine bestimmte wählbare Anzahl, beispielsweise zehn, zwölf, fünfzehn, zwanzig oder auch vierzig, Spektrallinien ausgewählt werden, die beispielsweise die höchsten Amplituden aufweisen. Nach einem weiteren Beispiel können auch alle in einem vorgebbaren Frequenzbereich liegenden Spektrallinien herausgefiltert werden.
Die mittels des Auswählers 28 bestimmten Spektrallinien werden einem Vergleicher 30 zugeführt. Die Funktion des Vergleichers 30 ist bespielhaft anhand von Figur 2 erläutert. In der Figur 2 sind unterhalb einer Linie 32 die über den Auswähler 28 ausgewählten Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums 16 dargestellt. Die Spektrallinien liegen jeweils in einem schmalen Frequenzband bestimmter Frequenz und weisen eine bestimmte Amplitude auf, die beispielsweise einer Körperschall-Signalgeschwindigkeit ent- spricht, die sich aus den gemessenen Körperschall- Signalen 12 ergibt.
Dem Vergleicher 30 wird weiterhin ein theoretisches Kennfrequenzspektrum 34 zugeführt, das in Figur 3 oberhalb der Linie 32 dargestellt ist. Das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 weist theoretisch ermittelte Spektrallinien auf. Entsprechend bekannter Maschinenfixdaten 38 des überwachten Aggregates 10 und der Drehzahlen können -wie bereits erläutert- für bestimmte Fehlerursachen exakte Spektrallinien berechnet werden. So ist zum Beispiel bei einer Frequenz fn eine Spektrallinie eingezeichnet, die einem bestimmten Fehler, beispielsweise einer Unwucht, des in Figur 1 gezeigten Aggregates 10 entspricht. Entsprechend des hieraus resultierenden Signalverlaufes des Körperschall-Signales 12 kommt es zu einer Grundschwingung, die hier mit 1. bezeichnet ist und deren Harmonischen, wobei eine 2. und 3. Harmonische eingezeichnet sind. Ein Abstand Δf zwischen den Spektrallinien ist bekanntermaßen drehzahlabhängig.
Das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 kann weitere Spektrallinien, hier beispielsweise bei der Frequenz fx und bei der Frequenz ft aufweisen, die für weitere Fehlerursachen stehen können. Entsprechend des überwachten Aggregats 10 und den damit jeweils anderen Maschinenfixdaten 36, wird das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 für jedes überwachte Aggregat 10 neu berechnet und weist entsprechend anders gelagerte Spektrallinien auf. Auf spezielle Schäden mit speziellen Frequenzen soll hier nicht näher eingegangen werden, sondern anhand der Figur 2 soll lediglich das Grundprinzip des Vergleichs 30 des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 mit dem gemessenen Frequenz- spektrum 16 erläutert werden.
Im in Figur 2 dargestellten Beispiel stimmen die ersten drei Spektrallinien des gemessenen Frequenz- Spektrums 16 mit den ersten drei Spektrallinien des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 überein, das heißt, die Spektrallinien liegen im selben schmalen Frequenzband, so daß auf das Auftreten eines Fehlers, beispielsweise einer Unwucht, des Aggregats 10 geschlossen werden kann. Anhand der Übereinstimmungen der Spektrallinien kann über die feststehende Frequenz fn des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 eine exakte Zuordnung zu einer bestimmten Fehlerursache erfolgen und diese Feststellung als erste Zwischenaussage 38 getroffen werden. Die im gemessenen Frequenzspektrum 16 von links gesehenen 4. , 5. und 6. Spektrallinien sind auf irgendwelche Ursachen zurückzuführen, die jedenfalls nicht im Zusammenhang mit einem theoretisch zu erwartenden Fehler beziehungsweise der Hauptüberwachungszustandsgröße liegen, da das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 keine Spektrallinien dieser Frequenz besitzt.
Das gemessene Frequenzspektrum 16 wird ferner einem Korrekturglied 40 zugeführt, das auf das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 zurückwirkt. Das Korrekturglied 40 führt die anhand von Figur 3 näher erläuterte Funktion aus. Entsprechend der bekannten Maschinenfixdaten 36 werden die Spektrallinien des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 ermittelt. So werden beispielsweise die in Figur 2 bei der Frequenz fn ermittelte Spektrallinie mit ihren Harmonischen berechnet, wobei die Grundschwingung bzw. die Harmonischen einen Frequenzabstand von Δf von beispielsweise theoretisch 24,5 Hz aufweisen. Die Lage der Spektrallinien des theoretischen Kennfrequenz- Spektrums 34 beruht hierbei auf einer im Rahmen der Maschinenfixfaten 36 angenommenen Soll-Drehzahl des Aggregates 10. Die tatsächliche Drehzahl des Aggregates 10 kann jedoch während des Betriebes bestimmten betriebsbedingten Abweichungen unterliegen, die zu einer veränderten Frequenzlage der ermittelten Spektrallinien führen können. Entsprechend der über den Meßwertaufnehmer 14 ermittelten Körperschall-Signale besitzen die Spektrallinien des gemessenen Frequenz- spektrums 16 den tatsächlichen drehzahlabhängigen Abstand Δf ' der Harmonischen. Bei Verwendung eines automatischen Harmonischen-Cursors -in Figur 2 mit 35 bezeichnet- wird das Δf ' bei Übereinstimmung mit der höchsten ermittelbaren Harmonischen-Schwingung mit dem entsprechenden Harmonischen-Cursor ermittelt. Aufgrund der Abweichungen des theoretischen Abstandes Δf zu dem tatsächlichen Abstand Δf ' würde es beim Vergleich der Spektrallinien zu einer Fehleinschätzung kommen. Gerade wenn die einer ■ Grundschwingung und deren Harmonischen entsprechenden Spektrallinien zum Klassifizieren eines Fehlers herangezogen werden, würde die Nichtbeachtung der Drehzahlabhängigkeit des Abstandes der Spektrallinien zum Nichtauffinden vorhandener Fehler führen, da je höher die Harmonische ist, diese dann in einem anderen Frequenzband liegt als die theoretischen Spektrallinien und somit der Vergleicher 30 die Übereinstimmung der Spektrallinien vergeblich sucht. Je mehr Harmonische einer Grundschwingung zum Klassifizieren eines Fehlers herangezogen werden, um so größer würde die Abweichung der diesen Harmonischen entsprechenden Sprektrallinien des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 und des gemessenen Frequenz- Spektrums 16 sein.
Über das Korrekturglied 40 erfolgt nunmehr eine Korrektur der Spektrallinien des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 dahingehend, daß die Drehzahl- abhängigkeit des .Abstandes Δf der Spektrallinien auch für das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 aufgrund der tatsächlichen Drehzahl des überwachten Aggregates 10 korrigiert wird. Mittels des sogenannten Harmonischen-Cursors 35 werden über das Korrekturglied 40 die Grundschwingung und die Harmonischen des gemessenen Frequenzspektrums 16 abgetastet, der Abstand Δf ' , der hier im angenommenen Beispiel anstelle der theoretisch erwarteten 24,5 Hz beispielsweise 24,521 Hz betragen kann, ermittelt und ein entsprechendes Verschieben der Spektrallinien des theoretischen FrequenzSpektrums 34 veranlaßt. Dabei ermittelt das Korrekturglied 40 das Maximum der Summen der Amplituden der überdeckten Harmonischen im unteren Frequenzbereich, die sich beim Frequenzabstand Δf' einstellt .
Durch dieses Korrigieren der Spektrallinien des theoretischen KennfrequenzSpektrums 34 kann bereits die Genauigkeit der ersten Zwischenaussage 38 erhöht werden. Durch den Vergleicher 30 erfolgt somit eine Verknüpfung der in Form des gemessenen Frequenz - Spektrums 16 vorliegenden erfaßten und ausgewerteten Zustandsinformation über das Aggregat 10 mit einer in Form des theoretischen Kennfrequenzspektrums 34 vorliegenden aggregatspezifischen Verknüpfungsregel, wobei das Übereinstimmen der Spektrallinien zu der Aussage führt, daß beispielsweise eine Unwucht vorhanden ist. Dies ist die erste Zwischenaussage 38.
Die erste Zwischenaussage 38 wird einer, mit einer Wahrscheinlichkeitsstufe 42 verknüpften Bewertungsstufe 44 zugeführt. Die Bewertungsstufe 44 ist mit einem Grenzwertvergleicher 46 gekoppelt, der die Grenzwerte der erfaßten Hauptüberwachungszustands- größen abtastet. Im vorliegenden Beispiel ist der Grenzwertvergleicher 46 so ausgelegt, daß er die Amplituden der Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums 16 erfaßt. Hierbei sind dem Grenzwertvergleicher 46 mehrere Bewertungsstufen, beispielsweise vier Bewertungsstufen, vorgegeben. Die vier Bewertungsstufen werden in Abhängigkeit der tatsächlichen Amplitude der überwachten Spektrallinien angesteuert. Jeder Bewertungsstufe ist eine unterschiedliche Amplitudenhöhe, die im Kennfrequenz- spektrum 34 beispielhaft eingetragen sind, zugeordnet. Die Einteilung der Bewertungsstufen kann beispielsweise folgendermaßen erfolgen: xl = gut; x2 = befriedigend; x3 = noch zulässig; x4 = unzulässig. Sobald die Amplitude der überwachten Spektrallinie den Wert x4 erreicht, wird die Bewertungsstufe "unzu- lässig" gegeben. Zur besseren Einstufung der gemessenen Amplitude in die Bewertungsstufen können diese miteinander verknüpft sein. So kann sehr vorteilhaft die Bewertungsstufe x4 vorgegeben werden, indem der Grenzwert der Amplitude -der mittels einer auf das überwachte Aggregat 10 bezogene StartStudie festlegbar ist- vorgegeben wird. Die Bewertungsstufen xl , x2 und x3 sind über einen Faktor, der kleiner als 1 ist, mit der Bewertungsstufe x4 verknüpft. So gilt beispielsweise xl = yl * x4, x2 = y2 * x4, x3 = y3 * x4. Dadurch, daß die mit der StartStudie vorgegebene Bewertungsstufe x4 in alle vier Bewertungsstufen eingeht, kann eine einheitliche Bewertung der Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums erfolgen und das erste Zwischenergebnis 38 mit der Bewertungs- stufe 44 verknüpft werden.
Über die Bewertungsstufe 44 wird die Zwischenaussage 38 anhand der Amplituden der Spektrallinien, die die Unwucht repräsentieren, in die Bewertungsstufen xl bis x4 eingeordnet, so daß beispielsweise bei Überschreiten der Amplitude der Bewertungsstufe x4 die bewertete erste Zwischenaussage getroffen wird: die Unwucht ist unzulässig. Zusätzlich wird diese Aussage mit der Wahrscheinlichkeitsstufe 42 gekoppelt, wobei hier bestimmte Regeln vorgebbar sind. So kann die Wahrscheinlichkeitsaussage mit der Bewertungsstufe 44 gekoppelt werden. Stimmt beispielsweise die Frequenz einer Spektrallinie überein, und die Amplitude überschreitet die Bewertungsstufe x4 , kann beispielsweise die Aussage getroffen werden, die Unwucht (Zwischenaussage 38) , die unzulässig ist, (Bewertungsstufe 44) ist mit 80%iger Wahrscheinlichkeit (Wahrscheinlichkeitsstufe 42) gegeben. Diese Verknüpfung führt zu einer bewerteten und mit einer Einzelwahrscheinlichkeit behafteten Teilaussage 48, die in noch zu erläuternder Weise in eine Gesamt - aussage eingeht.
Die Wahrscheinlichkeitsverknüpfung der bewerteten Zwischenaussage 38 kann variieren. So kann beispielsweise die Wahrscheinlichkeitsaussage von 80 % auf beispielsweise 60 % heruntergenommen werden, wenn die Amplitude der übereinstimmenden Frequenz niedriger ist. Durch die Verknüpfung der Wahrscheinlichkeitsstufe 42 mit der Bewertungsstufe 44 sind selbstverständlich für jede der Bewertungsstufen xl bis x4 entsprechende Wahrscheinlichkeitsaussagen treffbar.
Zur Bewertung der Grenzwerte ist der Grenzwertvergleicher 46 mit einem Bewertungskatalog 50 gekoppelt, der die einzelnen, den Bewertungsstufen zugeordnete Grenzwerte erfaßt. Über einen Selbstlernzyklus 52 kann hierbei der die Höchstbewertungsstufe x4 vorgebende Grenzwert ständig verbessert werden. So werden im Selbstlernzyklus 52, beginnend mit dem durch die StartStudie vorgegebenen, die Bewertungstufe x4 bestimmenden Grenzwert, die tatsächlich auftretenden Fehlerfälle des überwachten Aggregats 10 erfaßt und in einer entsprechenden Fallstudie verarbeitet. Diese Fallstudien verarbeiten und speichern automatisch die Hauptüberwachungszustandsgrößen vor und nach einer Schadensbehebung an dem Aggregat 10 und lassen die hier gewonnenen Erkenntnisse in den Bewertungskatalog 50 einfließen. Hierdurch kann aufgrund der tatsächlich erkannten und behobenen Fehlerfälle der zuvor als Startstudie vorgegebene Grenzwert verifiziert und für die Bestimmung der Bewertungsstufe x4 genutzt werden. Da die Bewertungsstufen xl, x2, x3 -wie erwähnt- mit der Bewertungsstufe x4 verknüpft sind, wird durch diesen Selbstlernzyklus auch eine Korrektur dieser Bewertungsstufen vorgenommen.
Die über den Selbstlernzyklus 52 aus den Fallstudien ermittelten Meßgrößen können gleichzeitig dem Korrekturglied 40 zugeführt werden, so daß über das Korrekturglied 40 ein Einfluß dei Fallstudien auf das theoretische Kennfrequenzspektrum 34 erfolgt. Somit wird die Genauigkeit des erfindungsgemäßen Verfahrens über die Dauer der Messung, das heißt, über die wiederholte Erkennung und Behebung eines Fehlers des Aggregats 10 immer genauer. Das Kennfrequenzspektrum 34 kann somit sehr exakt aus den Maschinenfixdaten 36, der Drehzahlkorrektur über das gemessene Frequenzspektrum 16 und über den Selbstlernzyklus 52 ständig präziser dem Vergleicher 30 zur Verfügung gestellt werden.
Die aufgrund des bisher beschriebenen Verfahrensablaufes gewonnene Teilaussage 48 stellt eine Hauptaussage für die noch zu erläuternde Gesamtaussage dar. Die Teilaussage 48 wird mit weiteren Teilaussagen 54, 56, 58 und 60 verknüpft. Es können eine Vielzahl von weiteren Teilaussagen, beispielsweise zehn, miteinander zu der Gesamtaussage 62 verknüpft werden. Im weiteren wird davon ausgegangen, daß zu der Teilaus- sage 48 noch die Teilaussagen 56, 58 und 60 hinzukommen .
Die Teilaussagen 56, 58 und 60 beziehen sich immer auf der Hauptüberwachungszustandsgröße des überwachten Aggregats 10 zugeordnete Informationen. So kann beispielsweise der Teilaussage 56 eine Historie der Hauptüberwachungszustandsgröße des Aggregats 10, beispielsweise einer Unwucht, als Grundlage dienen. Hierzu ist ein Erfassungsglied 64 vorgesehen, das durch die erste Zwischenaussage 38 gestartet werden kann. Mittels des Erfassungsgliedes 64 kann beispielsweise das für das Auftreten einer Unwucht typische Körperschall-Signal 12 in seiner historischen Entwicklung betrachtet werden. Hierunter ist zu verstehen, daß über eine Zeitspanne beispielsweise die Anzahl der auf eine Unwucht zurückgehenden Körperschall-Signale erfaßt werden. Je nachdem, ob diese Körperschall-Signale einmal, zweimal, dreimal, fünfmal oder zehnmal auftreten, erfolgt eine Betrachtung. Diese Betrachtung kann mit einem Überwachungsglied 66 hinsichtlich ihres Anstieges bzw. Abfalles pro Zeiteinheit gewichtet werden und hieraus eine zweite Zwischenaussage 68 gewonnen werden. Die zweite Zwischenaussage 68 wird wiederum mit einer Bewertungsstufe 70 gekoppelt, die mit einem Bewertungs- katalog 72 verknüpft ist. Hier kann wiederum eine Einteilung in vier Bewertungsstufen xl, x2 , x3 und x4 erfolgen, die entsprechend des tatsächlichen Anstiegs pro Zeiteinheit der Hauptüberwachungszustandsgröße eine Bewertung ergibt. Die Bewertungsstufe 70 ist mit einer Wahrscheinlichkeitsstufe 74 gekoppelt, die zu der mit einer Wahrscheinlichkeit behafteten, bewerteten Teilaussage 56 führt. Für einen angenommenen konkreten Fall wird mittels des Erfassungsgliedes 64 die Anzahl der auf eine Unwucht zurückgehenden Kδrperschall-Signale 12 erfaßt. Über das Überwachungsglied 66 wird die Veränderung der Anzahl der Körperschall-Signale 12 gemessen und dieses hieraus resultierende zweite Zwischenergebnis 68 bewertet und mit einer Wahrscheinlichkeit versehen. Entsprechend der über den Bewertungskatalog 72 zur Verfügung gestellten Bewertungsstufen kann als Teilaussage 56 die Aussage gewonnen werden, daß das Aggregat 10 mit 85%iger Wahrscheinlichkeit Körperschall-Signale 12 emittiert, die auf eine unzulässige Unwucht zurückgehen.
Der Bewertungskatalog 72 ist mit einem weiteren Selbstlernzyklus 76 gekoppelt, der wiederum die in dem Bewertungskatalog 72 als Startstudie vorgegebenen Grenzwerte entsprechend der tatsächlichen Fälle (Fallstudie) fortlaufend korrigiert und somit die Genauigkeit erhöht .
Die weitere Teilaussage 58 kann beispielsweise aus allgemeinen Informationen über das Aggregat 10 und/oder die Anordnung des Meßwertaufnehmers 14 gewonnen werden. Hierzu ist ein Erfassungsglied 78 vorgesehen, in das vom Nutzer oder automatisch Angaben über das Aggregat 10, über Anordnung des Meßwertaufnehmers 14, beispielsweise radial oder axial zu einem rotierenden Teil, über bestimmte Anfälligkeiten des überwachten Aggregates 10 auf bestimmte Fehler usw. eingegeben werden kann. Hierdurch wird eine dritte Zwischenaussage 80 gewonnen, die über eine Bewertungsstufe 82 und eine Wahrscheinlichkeitsstufe 84 zu der Teilaussage 58 führt. In einem konkreten Beispiel kann die Teilaussage 58 beispielsweise darin bestehen, daß das Aggregat 10 mit 80%iger Wahrscheinlichkeit besonders anfällig für eine Unwucht ist.
Entsprechend der weiteren angedeuteten Teilaussage 60 können ebenfalls bewertete, mit einer Wahrscheinlichkeit behaftete Zwischenaussagen gewonnen werden. So können Grundlage einer Teilaussage 60 beispielsweise Beobachtungen vom Personal sein, daß das Aggregat 10 stark schwingt. Weiterhin kann als Teilaussage dienen, ob bei dem überwachten Aggregat 10 bereits früher schon ein Fehler, beispielsweise ein Unwucht, aufgetreten ist. Die Reihe der Teilaussagen -die immer auf die Hauptüberwachungszustandsgröße bezogen sind- ließe sich noch fortsetzen.
Die Teilaussagen 48, 56, 58, 60, sowie gegebenenfalls weitere Teilaussagen, die jeweils eine mit einer Wahrscheinlichkeit behaftete und bewertete Zwischenaussage als Grundlage haben, werden zu der Gesamt - aussage 62 zusammengefaßt. Hierbei werden jeweils die Einzelwahrscheinlichkeiten zu einer Gesamtwahrscheinlichkeit, die Einzelbewertungen zu einer Gesamtbewertung zusammengeführt. Die Gesamtbewertung ergibt sich aus den Teilbewertungen der Bewertungsstufen 44, 70, 82 usw., wobei die Einzelbewertungen gemittelt und aufgerundet werden. Nach einem konkreten Beispiel ergibt sich für die Gesamtbewertung Xges bei einer Bewertung der Bewertungsstufe 44 mit x4 , einer Bewertung der Bewertungsstufe 70 mit x3 , einer Bewertung der Bewertungsstufe 82 mit x4 und einer weiteren Bewertung einer in Figur 1 nicht mehr dargestellten Bewertungsstufe mit x4 nach der Formel Xges= (x4+x3+x4+x3) *l/4 einer Gesamtbewertung von Xqes=x4 (bei den gewählten Bewertungsstufen, also von "unzulässig") .
Die Gesamtwahrscheinlichkeit ergibt sich in analoger Weise aus den Einzelwahrscheinlichkeiten, wobei folgende Beziehung gilt: Gesamtwahrscheinlichkeit
Pges=l-(1-pl)*(l-P2 )*.- (1-Pn>
Mit P]_, P2 bzw Pn sind die Einzelwahrscheinlichkeiten bezeichnet .
Die Verknüpfung der Teilaussagen 48, 56, 58, 60 usw. zu der Gesamtaussage 62 kann in einem konkreten Beispiel zu der Gesamtaussage führen: Das Aggregat 10 weist mit 90%iger Wahrscheinlichkeit eine starke Unwucht auf. Diese Gesamtaussage 62 wird zusätzlich mit einer Abhilfemaßnahme zur Beseitigung eines erkannten Fehlers und einer Dringlichkeitsstufe zu einer Schlußaussage verknüpft, die beispielsweise lautet: Das Aggregat 10 weist mit 90 % Wahrscheinlichkeit eine starke Unwucht auf, wobei der Rotor kurzfristig auszuwuchten ist. Diese Schlußaussage wird gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren aus mehreren Zwischenaussagen gewonnen, die in einer festen Reihenfolge abgearbeitet werden und die mit einer Einzelbewertung und einer Einzelwahrscheinlichkeit verknüpft werden. Sämtliche Zwischenaussagen basieren auf der Hauptüberwachungszustandsgröße bzw. mit dieser zusammenhängender Ereignisse. Dies können die Historie der Hauptüberwachungszustandsgröße, historisch gespeicherte Schadensarten bezogen auf das überwachte Aggregat 10, historisch gespeicherte Ereignisse, die mit bestimmten zugeordneten Schadensarten verknüpft sind, Berechnung von Kennwerten spezifisch zur Schadensart aus ermittelten Meßgrößen und Signalmeßwerten und anderer Ausgangswerte sein. Die auf ein jeweiliges zu überwachendes Aggregat bezogenen technischen Ereignisse, Maschinenfixdaten, mögliche Schadensarten, nicht mathematisch-physikalisch bestimmbare Daten können separat abgespeichert werden, um diese für den konkreten Überwachuhgsfall eines bestimmten Aggregates 10 zur Verfügung zu haben .
Zusammenfassend kann festgestellt werden, daß mit dem erfindungsgemäßen Verfahren anhand von geordneten, zielgerichteten Vergleichen von gewonnenen beziehungsweise bekannten Daten über das Aggregat 10 mit einer erreichten Wahrscheinlichkeit eine schadhafte Veränderung an dem Aggregat 10 erkannt wurde . Die geordneten, zielgerichteten Vergleiche bauen hierbei aufeinander stufenweise auf und gestatten somit eine gewichtete, mit einer Gesamtwahrscheinlichkeit versehene Endaussage, die mit einer Abhilfemaßnahme zur Beseitigung eines erkannten Fehlers und einer Dringlichkeitsstufe versehen werden kann. Das Überwachen eines Aggregates 10 wird somit mit hoher Präzision und hoher Sicherheit mit einer Gesamtaussage 62 möglich. Dadurch, daß eine Vielzahl gewichteter Einzelaussagen in die Gesamtaussage 62 einfließen, die sich alle auf eine bestimmte, zu überwachende Hauptüberwachungszustandsgröße des Aggregates 10 beziehen, wird eine für den Nutzer des Aggregates 10 hochpräzise Aussage möglich, die einen bestimmten Schaden mit großer Wahrscheinlichkeit rechtzeitig vor dem Ausfall des Aggregats beziehungsweise der Maschine sicher diagnostiziert.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Überwachen schwingungserregter Aggregate, wobei wenigstens eine Zustandsinformation erfaßt und ausgewertet wird, dadurch gekennzeichnet, daß die wenigstens eine erfaßte und ausgewertete Zustandsinformation mit einer aggregatspezifischen Verknüpfungsregel des überwachten Aggregates zu einer ersten Zwischenaussage geführt wird, diese erste Zwischenaussage bewertet und mit einer Einzelwahrscheinlichkeit belegt wird, wenigstens eine weitere, mit der Zustandsinformation in Beziehung stehende Information mit einer weiteren aggregatspezifischen Verknüpfungsregel des überwachten Aggregates zu weiteren Zwischenaussagen geführt werden, diese weiteren Zwischenaussagen bewertet und mit weiteren Einzelwahrscheinlichkeiten belegt werden, und die Zwischenaussagen (Teilaussagen) zu einer Gesamtaussage zusammengef ßt werden, diese mit einer sich aus den Einzelbewertungen ergebenden Gesamtbe- wertung bewertet und mit einer sich aus den Einzelwahrscheinlichkeiten ergebenden Gesamtwahrscheinlichkeit belegt wird, und so eine Fehlerdiagnose gegeben wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Gesamtaussage mit einer Abhilfemaßnahme zur Beseitigung eines erkannten Fehlers verknüpft wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die mit einer Abhilfemaßnahme verknüpfte Gesamtaussage mit einer Dringlichkeitsstufe zu einer Schlußaussage verbunden wird, die aus der Bewertungsstufe des Fehlers abgeleitet wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Bewertung der Zwischenaussagen mit festlegbaren Bewertungsstufen erfolgt.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die ' Bewertungsstufen der jeweiligen Zwischenaussagen voneinander abhängig sind.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß wenigstens eine der Bewertungsstufen, insbesondere die höchste Bewertungs- stufe, in einem Selbstlernzyklus dem überwachten Aggregat anpaßbar ist .
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als aggregatspezifische Verknüpfungsregel zur Gewinnung der ersten Zwischenaussage ein Frequenzspektrenvergleich durchgeführt wird, wobei Spektrallinien eines gemessenen, sich aufgrund der erfaßten Zustandsinformation ergebendes Frequenzspektrum mit Spektrallinien eines theoretischen FrequenzSpektrums, das aufgrund spezifischer Daten des überwachten Aggregates berechnet wird, verglichen werden und bei Übereinstimmung wenigstens ei- ner Spektrallinie die erste Zwischenaussage getroffen wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß vor Vergleich der Spektrallinien aus dem gemessenen Frequenzspektrum eine wählbare Anzahl von Spektrallinien herausgefiltert werden, die bestimmte vorgebbare Bedingungen erfüllen, und nur diese mit den Spektrallinien des theoretischen Frequenzspektrums verglichen werden.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß dynamische Zustandsinformationen des überwachten Aggregates ermittelt werden, und mittels der dynamischen Zustandsinformationen das zu Vergleichszwecken ermittelte theoretische Frequenzspektrum abgeglichen wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die dynamischen Zustandsinformationen aus dem gemessenen Frequenz- Spektrum ermittelt werden, oder direkt gemessen, abgefragt oder eingegeben werden.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der Abgleich über die Ermittlung eines Frequenzabstandes (Δf1) von Spektrallinien des gemessenen Frequenzspektrums, die eine Grundschwingung und deren Harmonische entsprechen, erfolgt, und der Frequenzabstand (Δf1) auf die entsprechenden Spektrallinien des theoretischen Frequenzspektrums übertragen wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß weitere Zwischenaussagen gewonnen und wie beschrieben verarbeitet werden, indem zu der in vorhergehenden Schritten vermuteten Fehlerursache zugeordnete spezielle Meßgrößen oder Signale gemessen oder aus Historien ermittelt oder zu Fehlerkenngrößen umgewandelt werden und bewertet werden.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden .Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß weitere Zwischenaussagen gewonnen und wie beschreiben verarbeitet werden, indem spezielle zeitlich un'd örtlich zugeordnete verbale Informationen im Verfahren aus Speichern oder vom Nutzer mit Wertungsstufen abgerufen werden, die zu der vermuteten Fehleraussage eine weitere bewertete Zwischenaussage ermöglichen.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei durch zeitgleich erfaßten, beeinflussenden Größen die stark schwankenden, so nicht bewertbaren Überwachungsgrößen in eine auf eine repräsentativ konstant angenommene, beeinflussende Größe bezogene Überwachungsgröße umgerechnet werden, und daß dabei die Umrechnung variierender Einzelwerte über eine Kalibrierfunktion erfolgt, und dafür einfacherweise durch Messung von mehreren Stützpunkten der Überwachungsgröße diese Kalibrierfunktionskurve über den gesamten Streubereich der beeinflussenden Größe aufgenommen wird.
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