Sensordaten und Pumpenzustandsüberwachung in computernumerischen Steuerungsanwendungen

Pumpen werden in verschiedenen industriellen Anwendungen eingesetzt, einschließlich der Fertigung und der CNC-Bearbeitung (Computer Numerical Control).

CNC-Maschinen spielen eine wesentliche Rolle bei der Herstellung von Komponenten für Produkte des täglichen Bedarfs. Im Gegensatz zur additiven Fertigung (3D-Druck) werden beim Formen oder Umformen CNC-Werkzeuge wie Bohrer und Fräser verwendet, um Material von Werkstücken aus Stahl, Aluminium, Hartmetall, Messing, Kupfer und sogar Kunststoffen zu entfernen oder abzuschleifen, um Formen für a zu formen bestimmten Zweck. Das Material wird mit Bohrern oder Drehwerkzeugen entfernt, die mit hoher Geschwindigkeit rotieren und dabei Löcher erzeugen, Hohlräume erzeugen und/oder Oberflächenschichten mit engen Toleranzen entfernen. Diese Schneidwerkzeuge sind auf verschiedenen Spannfuttern montiert und werden von Präzisionsservomotoren angetrieben, die unter Computerüberwachung die Position und Bewegung der Werkzeuge oder Werkstücke steuern.

Neben dem Bohren und Schneiden sind CNC-Maschinen für zahlreiche andere Zwecke konzipiert, darunter Schleifen, Fräsen und Fräsen.

Pumpen spielen eine Schlüsselrolle für die Funktion und den Betrieb von CNC-Maschinen.

Viele CNC-Maschinen verfügen beispielsweise über eine Vorrichtung zum Auftragen von Kühlmittel auf Werkzeug und Werkstück, um einen sauberen, hochwertigen Schnitt zu ermöglichen. Das Kühlmittel ist oft eine Mischung aus Wasser und Schmiermittel und dient mehreren Zwecken, wie z. B. der Verringerung der Wärmeausdehnung des Materials, der Verringerung des Verschleißes der Werkzeuge, der Verhinderung einer schnellen Oxidation bei einigen Materialien und, was am wichtigsten ist, der Beseitigung oder Ableitung der erzeugten Materialspäne im Schneidprozess. Die Ansammlung von Spänen auf der Werkzeugoberfläche oder in den Schnitthohlräumen eines Werkstücks kann zu Schnittfehlern führen und den Verschleiß der Werkzeuge beschleunigen. Das Kühlmittel wird aus einem Behälter gepumpt und aus einer oder mehreren auf die Werkzeugspitze gerichteten Düsen auf ein Werkzeug gesprüht. Dieses Kühlmittel fließt dann, im Allgemeinen nach einer Filterung, zurück in den Behälter oder Sumpf. Die im Kühlmittelsystem verwendete Pumpe sorgt für einen genauen Kühlmittelfluss und -druck und ist daher für den ordnungsgemäßen Betrieb von CNC-Maschinen unerlässlich.

Im automatisierten CNC-Maschinenbetrieb spielen Pumpen auch eine Schlüsselrolle im Hydrauliksystem, der Architektur, die die Handhabung mehrerer im Spindelfutter eingespannter Werkzeuge regelt. Dieses Hydrauliksystem ist für die Steuerung von Schneidwerkzeugen unterschiedlicher Gewichte und Größen, die präzise Montage und den Austausch der Schneidwerkzeuge im Spindelfutter verantwortlich, was einen hohen Automatisierungsgrad mit Hydraulikflüssigkeiten erfordert, die unter Drücken von 522 bis 580 arbeiten Pfund pro Quadratzoll (psi).

Verschiedene messbare Betriebsparameter von CNC-Maschinenanlagen können dabei helfen, einen Einblick in die Leistung des gesamten Maschinenbetriebs zu erhalten. Die Untersuchung dieser Maschinenbetriebsdaten zur Ermittlung des Wartungsbedarfs passt in die umfassendere Praxis der zustandsbasierten Überwachung (Condition Based Monitoring, CbM). Druck, Kühlmittelfluss oder -geschwindigkeit und sogar Vibrationsmessungen sind allesamt wesentliche Arten von Sensordaten, die für die Zustandsüberwachung erforderlich sind. Diese Daten werden in eingebettete Algorithmen eingespeist, um aufkommende Anomalien und Trends zu erkennen und zu kennzeichnen und Betreibern und Entscheidungsträgern innerhalb des Unternehmens umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Zur Überwachung des Pumpenzustands sind die wichtigsten Messsignale Vibration, Druck, Durchfluss und Temperatur erforderlich. Insbesondere Vibrationen sind aufgrund ihrer Empfindlichkeit gegenüber verschiedenen Pumpenausfallarten von größter Bedeutung. Vibrationssignale werden typischerweise mit einer hohen Abtastrate extrahiert und analysiert, was Signalverarbeitungstechniken zur Auswertung der Pumpwellenform im Frequenzbereich erfordert. Vibrationsbasierte Zustandsindikatoren werden berechnet und bestehen aus Metriken, die die Gesamtschwingungsgröße und die Frequenzbereichsgröße bei den charakteristischen Lager-, Wellen- und Flügeldurchgangsfrequenzen berücksichtigen. Die Druck-, Durchfluss- und Temperatursignale werden normalerweise mit einer niedrigeren Abtastrate erfasst. Weitere häufig zu berücksichtigende Zustandsindikatoren sind statistische Merkmale oder Metriken, die aus der Pumpenleistungskurve abgeleitet werden. Angesichts der Tatsache, dass Pumpen viele verschiedene Fehlermodi aufweisen, ist es vorteilhaft, mehrere Zustandsindikatoren in einem Gesundheitsindex zu kombinieren, um die Pumpe zu überwachen und ihre gemessenen Signale mit einem Referenz-Grundzustand zu vergleichen. Mit diesem Pumpenzustandsindikator können aufkommende Probleme frühzeitig erkannt und Informationen darüber gewonnen werden, welche Sensorvariable am meisten zum ungesunden Zustand beiträgt.

Ein globaler Hersteller wollte eine Zustandsüberwachungslösung für die CNC-Schleifmaschine in seiner Produktionslinie einführen, um die Wartung zu optimieren und die Gesamtproduktivität zu steigern. Mit Hilfe eines Anbieters von vorausschauenden Wartungslösungen konnte dieses Unternehmen die fortschrittlichen Datenverarbeitungstechniken und -algorithmen des Anbieters sowie den entwickelten Gesundheitsindex nutzen, um Datentrends zu erkennen und vorherzusagen, die auf einen gesunden Maschinenbetrieb hinweisen, und so den Einsatz von Sensoren erweitern Daten außerhalb der operativen Kontrolle innerhalb der typischen CbM-Praxis.

Als zentrale Subsysteme der CNC-Schleifmaschine wurden das Hydrauliksystem und die Pumpe identifiziert. Zur Überwachung der Vibrationen, des Drucks und der Durchflussrate der Pumpe sowie zusätzlicher Messungen zum Betrieb der Schleifmaschine wurde ein Datenerfassungssystem eingerichtet. Der Analyseansatz segmentierte Daten zyklusweise und extrahierte Zustandsindikatoren aus den Vibrations-, Durchfluss- und Drucksignalen. Ein Basiszeitraum von etwa einem Monat wurde verwendet, um das maschinelle Lernmodell zu trainieren, um herauszufinden, welcher Zustand für diese Pumpe als gesund galt. Anschließend wurden Vibrations-, Druck- und Durchflusszustandsindikatoren mit diesem Basismodell verglichen. Der multivariate Gesundheitsindex zeigte einen sich entwickelnden und zunehmenden Trend des Gesundheitswerts, wenn sich der Zustand der Pumpe verschlechterte. Vibrationen wurden als Hauptfaktor identifiziert, da sie im Laufe der Zeit den klarsten und spürbarsten Trend aufwiesen. Es wurden auch subtilere Abwärtstrends und Verringerungen der Durchflussrate und des Drucks beobachtet.

Mit dieser Lösung war das Unternehmen in der Lage, das auftretende Problem mit der Pumpe zu erkennen und die Pumpe zu reparieren, bevor ihre Durchflussrate und ihr Druck so weit abnahmen, dass die Pumpe ihre Funktion nicht mehr erfüllen konnte. Dadurch wurden kostspielige ungeplante Ausfallzeiten und Ausfälle vermieden und die Pumpenreparatur fand zu einem günstigeren Zeitpunkt außerhalb der Produktion statt. Das Zustandsüberwachungssystem verbesserte den Pumpenzustand, indem die Vibrationswerte auf einen viel niedrigeren Wert reduziert wurden und die Druck- und Durchflusswerte wiederhergestellt wurden auf ihre ursprüngliche Grundlinie und höhere Werte zurück.

Wie die Fallstudie verdeutlicht, besteht das wichtigste Wertversprechen für die Einführung einer Lösung zur Überwachung des Pumpenzustands in der Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten. Zu den weiteren Vorteilen gehören eine Verkürzung der Reparaturzeit der Pumpe, zusätzliche Diagnoseinformationen und Energieeinsparungen. Kosteneinsparungen lassen sich nur erzielen, wenn das Zustandsüberwachungssystem eine frühzeitige Erkennung auftretender Pumpenprobleme ermöglicht. Glücklicherweise werden viele häufige Pumpenausfallarten (Lagerausfall, Kavitation, Wellenfehlausrichtung, unausgeglichenes Laufrad, Dichtungsausfall usw.) durch die Überwachung von Vibration, Druck, Durchflussrate und Temperatur abgedeckt. Obwohl eine frühzeitige Erkennung und Diagnose in der Regel möglich ist, hängt eine genaue Fehlervorhersage vom Fehlermodus ab und kann frühere Fehlerbeispiele erfordern, damit das Modell das Fehlerfortschrittsmuster lernen kann.

Da Maschinen immer komplexer werden und auf einem höheren Leistungsniveau arbeiten, werden Überwachungssysteme, die mehrere Sensortechnologien, Signalverarbeitungs- und Datenanalysetechniken nutzen, zum Standard für moderne CNC-Maschinen und Pumpensysteme.

Angesichts dieses allgemeinen Trends zu erweiterten Dateneinblicken gibt es mehrere empfohlene Schritte für den Einstieg in die Pumpenzustandsüberwachung:

Führen Sie eine Kritikalitätsanalyse durch, um Anlagen für die Zustandsüberwachung auszuwählen, bei denen Ausfallzeiten kostspielig und Ausfälle nicht äußerst selten wären.

Überprüfen Sie, sofern verfügbar, das bereits vorhandene Datenerfassungssystem. Fügen Sie bei Bedarf zusätzliche Sensoren und Instrumente hinzu. Beachten Sie dabei, dass die wichtigsten Signale für die Pumpenüberwachung Vibration, Durchflussrate, Druck und Temperatur sind, wobei Vibration am wichtigsten ist.

Nachdem ein ordnungsgemäßes Datenerfassungssystem eingerichtet ist, muss die richtige Grundlage geschaffen werden, um mit der Entwicklung und Implementierung des Pumpenzustandsüberwachungssystems zu beginnen.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine durchgängige und skalierbare Vorhersagelösung auswählen, die speziell für den Einsatz im Industriesektor entwickelt wurde und sowohl von Ihrem fachkundigen Personal, das an der Entwicklung der Lösung arbeitet, als auch von den wichtigsten Stakeholdern, die sie nutzen werden, genutzt werden kann Mithilfe der bereitgestellten Informationen können wir sicherstellen, dass die richtigen Maßnahmen ergriffen werden, bevor kostspielige Probleme auftreten können.

Wenn Sie mit der Datenanalyse beginnen, konzentrieren Sie sich auf einen baselinebasierten Analyseansatz für maschinelles Lernen, da Fehlerdaten oft nicht ausreichend verfügbar sind und der baselinebasierte Ansatz viele erfolgreiche Beispiele für die Früherkennung aufweist, die für verschiedene Anwendungen wertvoll sind.

David Siegel ist Chief Technology Officer bei Predicttronics. Er ist unter [email protected] erreichbar. Weitere Informationen finden Sie unter predictronics.com. Ed Spence ist Gründer und Geschäftsführer von The Machine Instrumentation Group. Weitere Informationen finden Sie unter machineinstrumentation.com.