Unter prädiktiver, also vorausschauender Instandhaltung versteht man die Planung von Instand­set­zungstermin und -umfang auf der Grundlage des tatsächlichen Schädigungszustands der mechanischen Antriebselemente. Die prädiktive Instandhaltung steht damit im Gegensatz zur operativen Instandhaltung, bei der die Instandsetzung erst nach dem Ausfall erfolgt, und der präventiven Instandhaltung, die nach festen Zeit- oder Arbeitsintervallen ausgeführt wird.

Um den tatsächlichen Schädigungszustand ohne Stillstand und De-montage von Maschinen zu ermitteln, gab es in der Vergangen­heit unterschiedliche Ansätze auf der Grundlage verschiedener physikalischer Messgrößen. Sehr verbreitet war schon immer die Messung der Temperatur, denn eine fortschreitende Schädigung führt zuverlässig zu deren Erhöhung. Dies erfolgt jedoch erst sehr spät, bei vielen Wälzlagerschäden beispielsweise erst wenige Stunden oder gar Minuten vor dem Ausfall.

Doch im Schwingungssignal sieht man die meisten Schäden bereits sehr lange, oft Monate vor dem Versagen eines Antriebselements. Daher ist die Schwingungsdiagnose inzwischen ein etabliertes Werkzeug zum rechtzeitigen Erkennen von Anomalien an Antriebs­elementen. Gerade für Online-Anwendungen findet man heute oft die Bezeichnung Condition Monitoring.

Das zweitägige Seminar Condition Monitoring findet in Berlin statt und richtet sich an praxisorientierte Ingenieure und Techniker aus den Bereichen Inbetriebnahme und Instandhaltung, die selbst Condition Monitoring durchführen wollen oder aber maschinendiagnostische Dienstleistungen einschätzen und bewerten müssen.

Inhalte des Seminars

Einstieg in die Thematik
– zustandsorientierte Instandhaltung
– Begriffe
– Schädigungsmechanismen

Schäden in der mechanischen Antriebstechnik
– Zahnflankenschäden
– Wälzlagerschäden

Schwingungsursachen
– Wie führen mechanische Bewegungen zu Schwingungen?
– Wie führen Unregelmäßigkeiten und Schäden zu Schwingungen?
– Welche Arten von Schwingungen treten auf?

Maschinendiagnose mittels Kenngrößen
– Kenngrößen und deren Gewinnung aus dem gemessenen Signal
– praktische Schadensbestimmung mittels Kenngrößen

Kinematik
– Berechnung kinematischer Frequenzen

Maschinendiagnose mittels Kennfunktionen
– Zeitsignal – Spektrum – Hüllkurvenspektrum
– Verwendung von Kennfunktionen zur Beschreibung des Maschinenzustands

Erfassen und Digitalisieren von Schwingungen
– Physikalische Messgröße
– Sensoren, Messort und Befestigung
– analoge Signalübertragung, Digitalisierung, Abbrucheffekte
– Averaging und Maximalwertselektion

Ordnungsanalyse
– Datenerfassung und Bildung von Ordnungsspektren
– Wasserfalldarstellungen

Analyse von Hoch- und Auslaufvorgängen
– ein Werkzeug zur Beschreibung von dynamischen Erscheinungen

Schwingungsdiagnose an Langsamläufern
– Grenzen der Schwingungsdiagnose
– Alternativen

Das Drehmoment als Diagnosemerkmal
– Informationen im Drehmomentsignal
– Applikation einer Drehmomentmessstelle
– praktische Messung des Drehmoments
– Analyse von Torsionsschwingungen

Automatisierung der Maschinendiagnose
– der Schritt von der Maschinendiagnose zum Condition Monitoring
– Möglichkeiten und Grenzen der Amplitudenbewertung
– Automatisierungsansätze

praktische Lösungen

Trends

Eventdatum: 15.09.20 – 16.09.20

Eventort: Berlin

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