Sensoren sind unsere Datenlieferanten
Sensoren sind das A und O einer funktionierenden Maschinenüberwachung – d.h. Condition Monitoring (CM): denn Informationen welche nicht in den Ursprungsdaten vorliegen, können später nicht rekonstruiert oder geschätzt werden, auch nicht mittels KI.
In diesem Kapitel gehen wir auf die drei kritischen Aspekte Sensor, Verkabelung und Montage ein. Da die Sensorik von entscheidender Bedeutung ist, empfehlen wir Kunden ohne entsprechende interne Expertise, eine fachkundige Person hinzuzuziehen. Erfahrungsgemäss erspart dies langfristig immer Geld und schont noch die Nerven!
Für die Maschinenüberwachung genügen sog. Industriesensoren, d.h. es braucht keine Sensoren die für Labore oder Kalibrierstellen geeignet sind. Passende Sensorik für Maschinenüberwachungslösungen sind Piezosensoren [1,2,3], Tauchspulen, MEMS (Micro-Electro Mechanical-Systems), Temperatursensoren, Stromsensoren [4], Ultraschallsensoren, Öl-Sensoren [5] und Schallsensoren. Eine hohe Signaldynamik (SNR über 90 dB) und Messbandbreite (über 10 kHz) dienen einer sehr frühen Schadenserkennung – d.h. ermöglichen Predictive Maintenance (PM), da kleinste Grübchen oder Abplatzer auf einer Wälzlagerlauffläche oder Getriebezahnflanke zuerst meist in Bereich weit über 10 kHz ersichtlich werden. Diese wünschenswerte Früherkennung vereinfacht die Planung von Reparaturen und Stillständen, entspannt die Ersatzteilbeschaffung oder die Ursachenfindung der Anomalie.
Die relevanten Schlüsselkennwerte solcher Sensoren sind die -3 dB Messbandbreite, elektrisches Rauschen, Empfindlichkeit oder Temperaturbereich, plus weitere Eigenschaften auf welche wir hier nicht eingehen. Die Tabelle unten, ohne Gewähr auf Vollständigkeit oder Korrektheit, vergleicht 10 verschiedene kommerziell erhältliche Beschleunigungssensoren, A bis I, und gibt einen Überblick über die anzutreffenden Kennwerte basierend auf deren Datenblätter. Einzelne fehlende Werte wurden für eine gewählte Konfiguration abgeleitet. Der Leser möge die spezifischen Kennwerte für seine Applikation (Maschine) für die von ihm in Betracht gezogenen Sensoren zusammentragen und vergleichen, bevor er eine Kaufentscheidung trifft. Ein kostengünstiger Sensor im Einkauf, kann langfristig höhere Kosten verursachen wenn man den Aufwand für die Bearbeitung von Falschalarmen oder Signalanomalien auch berücksichtigt.
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Bei der schwingungs-basierten Maschinenüberwachung sind heute v.a. Piezo- und MEMS Beschleunigungssensoren im Einsatz. Durch die Verwendung von Piezosensoren bei der Schwingungsüberwachung erreicht man gegenüber MEMS noch eine um bis zu 40 dB höhere Signaldynamik (bzw. SNR) bei einer Messbandbreite von typ. 15-45 kHz statt oftmals 1-5 kHz respektive.
Die Grafik unten zeigt den gemessenen Rauschpegel über 3 kHz dreier Sensoren auf einem Shaker (blauer Peak bei 159 Hz, der Schüttelfrequenz), sequentiell gemessen, im Mechmine Labor: zwei Industrie Piezosensoren mit gutem SNR (grün und türkis), mit einem guten MEMS Sensor (blau), und einem Referenzrauschen (rot). Die türkisen Spitzen sind Harmonische und rühren von einer ungenügenden Abschirmung durch das Kabel her, mehr dazu später. Der Rauschpegel des MEMS liegt mehr als 40 dB über dem der Piezosensoren. Die Nachteile bezüglich Bandbereite oder Dynamik der MEMS werden aber mit der technologischen Weiterentwicklung schwinden.
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Die meisten Beschleunigungssensoren liefern am Ausgang ein analoges Stromsignal (typ. für Piezosensoren sind IEPE/ICP oder Line-Drive) oder Spannungssignal (bei MEMS vorzufinden). Man unterscheidet elektromagnetische oder elektrostatische Einstreuung, Stichwort EMV, welche das analoge Ausgangssignal des Sensors auf dem Weg zum Edge-Device (zur Digitalisierung) verändern können. Ein Stromsignal ist generell robuster gegenüber solchen EMV Einflüssen, welche im industriellen Umfeld fast immer vorkommen (z. B. bei Elektromotoren mit Frequenzumformer).
Um die Signalintegrität beim industriellen Einsatz von Beschleunigungssensoren sicherzustellen, ist ein gutes abgeschirmtes Kabel notwendig. Bei Beschleunigungssensoren mit UNF Anschluss wir oftmals ein Koaxkabel verwendet, wo der Schirm zugleich als GND Leiter dient. Wir erachten dies als ungünstig, da der Minusleiter dann als Eingangstor für Störsignale dienen kann. Für Sensoren mit UMF Anschluss empfehlen wir ein Koaxkabel mit zusätzlicher Abschirmung. Die Qualität der Abschirmung, z. B. ob Alufolie oder Kupfergeflecht oder beides, wäre ein wichtiges Auswahlkriterium. Auch zu prüfen ist, wie man die Isolation von der Abschirmung trennen kann – für die EMV-Buchse beim Edge-Device, denn eine unvollständige bzw. fehlende Abschirmung erfüllt ja nicht deren Zweck. Des Weiteren muss beim Anschluss darauf geachtet werden, mit der Abschirmung keine Stromschleife zu produzieren, sonst erhält man womöglich noch Brummsignale im Nutzsignal. Beim IEPE/ICP Sensor muss die Länge der Sensorkabel zu dem gewählten Stromfluss passen, sonst beschneidet man womöglich die hohe Messbandbreite des gut gewählten Sensors [6], weil das Kabel ein Tiefpassverhalten aufweist.
Das Anbringen von Sensoren und Beschleunigungssensoren im Speziellen ist auch kritisch. Die Sensor Montageausrichtung, und der Übergang von der Maschinenoberfläche auf die Sensorunterseite kann als Filter wirken und die Körperschallsignale beeinflussen. Wir empfehlen daher, dass man den Sensor in ein Gewindeloch oder auf einen aufgeklebten Sockel schraubt. Von Magneten bei Dauerinstallationen ist eher abzuraten, v.a. da diese ungeeignet sind höhere Frequenzen zu übertragen. Dasselbe gilt auch für das Aufstecken von Sensoren auf die Kühlrippen beim Elektromotor, auch wenn es verlockend einfach ist. Erfahrungsgemäss erspart eine korrekte Montage schnell Geld und Nerven!
Der Fokus oben war eher auf kabelgebundene Installationen für Condition Monitoring und Predictive Maintenance, und IoT-Sensoren bzw. Funksensoren wurden hier noch nicht erwähnt. Funksensoren werden in der Regel batteriebetrieben und sind, weil die Installation schnell und günstig ist, populär. Um den Energieverbrauch zu reduzieren und die Funksensor Lebensdauer zu erhöhen, werden nur kurze und wenige Datenpakete (z. B. pro Tag) aufgezeichnet und versendet. Deshalb werden meist nur sog. RMS-Mittelwerte ermittelt und versendet, und selten hochaufgelöste Schwingungsdaten. Der breite Einsatz von MEMS in IoT-Sensoren ist eher dem grossen Platzbedarf für Piezozellen als dem MEMS Energieverbrauch geschuldet. Für die Montage der IoT-Sensoren auf einer Maschine gelten dieselben Regeln wie für kabelgebundene Sensoren, und sind auch in der Lastzone zu platzieren.
Mechmine's Predictive Maintenance Lösung ist Sensor agnostisch und auch für Sensoren von Drittherstellern zugänglich. Wenn Kunden eine bestehende Installation haben, beispielsweise von Schwingungssensoren, dann überprüfen wir deren technischen Eigenschaften zuerst um sicherzustellen, dass die Qualität der gelieferten Sensordaten die Signalauswertung nicht beeinträchtigen kann. Neben dem Sensor wir auch dessen Montageort überprüft, denn an der falschen Stelle auf der Maschine platziert, könnte u.U. ein Sensor Anomalien nicht erkennen.
Zusammenfassung
Für die Installation einer Maschinenüberwachung empfehlen wir zuerst die technischen Anforderungen basierend auf dem Maschinenpark zu eruieren, und deren Fähigkeiten (v.a. der Auswerte-Software) in Erfahrung zu bringen (d.h. welche Maschinenfehler oder Maschinenschäden kann man damit erkennen [7]), bevor man die Hardware einkauft. Beispielsweise ist es nicht möglich, eine Welle mit einer Drehzahl von 30 U/min mit einem Sensor der ab 2 Hz misst, zu überwachen. Zukünftige Anwender von CM und PM könnten weiter eine Lifecycle Kostenrechnung erstellen, d.h. Total-Cost-of-Ownership (TCO). Bei der Auswahl der Lösung, funkbasiert oder verkabelt, können überraschend Unterschiede auftauchen wenn man die Kosten über mehrere Jahre betrachtet, statt nur die initialen Beschaffungskosten.
Quellen
[1] G. Gautschi, "Piezoelectric Sensorics", Springer, 2002.
[2] T. Kuttner, "Praxiswissen Schwingungsmesstechnik", Springer-Vieweg, 2015.
[3] Piezosensoren
[4] Loadsensor LS100
[5] Dritter Eintrag in der Seite: ÖL SENSOR
[6] Einfluss der Kabellänge auf die Messbandbreite
[7] D. Franke, "Wälzlagerdiagnose an Maschinensätzen", Springer-Vieweg, 2022.
