Maschinenbau

Condition Monitoring auf der Maintenance Dortmund 2022

Seit nunmehr 14 Jahren liefert die GfM Online Condition Monitoring Systeme für Fahrwerks- und Hubwerksantriebe an Kranen. Schon kurz nach der ersten Installation wurde ein Wälzlagerschaden an einem Kranfahrwerk erkannt, was den Betreiber vor einem kostspieligen ungeplanten Stillstand bewahrt hatte. Auch wenn Krane zu den zuverlässigen Maschinen gehören und mechanische Schäden an diesen Antrieben eher selten sind, so können diese konstruktiv nie ganz vermieden werden. Schwingungsdiagnostische Verfahren sind geeignet, verschleiß- und ermüdungsbedingte Schäden prädiktiv zu erkennen.

Geeignete Sensoren erfassen die Schwingungen, und in den Spektren wird nach Mustern gesucht, die für Unregelmäßigkeiten typisch sind. Dieser Prozess läuft in den Systemen der GfM vollautomatisch ab, ebenso wie die Berücksichtigung von Drehzahlvariabilität und diskontinuierlicher Arbeitsweise der Antriebe. Die grundsätzliche Arbeitsweise hat sich in den 14 Jahren tatsächlich nicht verändert. Allerdings gab es Weiterentwicklungen, um die Diagnosezuverlässigkeit zu erhöhen.

Die Installation der Systeme ist simpel, sowohl an neuen als auch an bestehenden Anlagen. Die Sensoren werden angeschraubt oder angeklebt. Die Leitungsführung der Sensorkabel erfolgt nach gängigen Regeln, bei Bedarf arbeitet man mit Zwischenklemmkästen. Schließlich wird eine Stromversorgung und ein Netzwerkanschluss benötigt.

Die Kosten für dieses komfortable Condition Monitoring System sind überschaubar. Ob sich der Einsatz tatsächlich lohnt, hängt von den konkreten Produktionsausfallkosten für einen potenziellen Schadensfall ab. Erfahrungsgemäß amortisiert sich das System bereits beim ersten rechtzeitig erkannten Schaden mehrfach.

Die GfM bietet sowohl Online Condition Monitoring Systeme an, die fest am Antrieb verbaut werden und den Antrieb ohne weiteres menschliches Zutun auf das Entstehen von mechanischen Unregelmäßigkeiten überwachen, als auch mobile Systeme, mit der man ganze Maschinenparks wiederkehrend überwachen kann.

Alle Systeme arbeiten durchweg auf der Grundlage von mit 50 Kilohertz erfassten Schwingungssignalen, die durch Resampling zu Ordnungsspektren mit mindestens 32.000 Linien verarbeitet werden. Die automatische Diagnose erfolgt dann durch das Aufspüren signifikanter Spektralanteile, welche anschließend anhand der kinematischen Frequenzen zu einem Schadensmerkmal qualifiziert werden. Erst wenn das gelingt, liefern die Systeme eine Detektion, die die Basis für einen späteren Alarm ist.

Wir laden Sie ein, sich mit uns über die technischen Möglichkeiten unserer Systeme detailliert zu unterhalten. Sie finden uns auf der Maintenance Dortmund am Stand D38-4.

Über die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH

Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose an Antrieben, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion, der Endoskopie und der Rotorblattlagerdiagnose an Windenergieanlagen werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.

Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.

Zur Erfassung von Daten werden Online- und Offline-Systeme angeboten. Die Betreuung der Systeme und Verarbeitung der Daten werden mit Hilfe der Software Peakanalyzer Manager realisiert, mit der auch Daten anderer Quellen vollautomatisiert verarbeitet werden können.

Die GfM wurde 1999 gegründet und ist seitdem unabhängig. Die Diagnoseberichte und Gutachten haben neutralen Charakter.

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GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH
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