Vertikalmühlen- Entlastung der Getriebeexperten durch...

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Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS Architektur

Vertikalmühlen-getriebe

AKIDA 2008, AachenDr. Jörg DeckersI DT MD Flender AGService International, Condition Monitoring

MDA Forum 2011

Dr. Jörg DeckersSiemens AG Flender ServiceCondition Monitoring

© Siemens AG 2011. Alle Rechte vorbehalten.

Entlastung der Getriebeexperten durch Autodiagnose am Beispiel von Vertikalmühlen-Antrieben


Praxisbeispiel aus dem Telediagnose-Service

OPENpredictor-Autodiagnose

Vertikalmühlengetriebe

Hardware- und Software-Architektur des Condition Monitoring Systems (CMS)

Zusammenfassung und Ausblick


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Vertikalmühlen-Antriebe

1. Vertikalmühlengetriebe

2. Drehelastische Kupplung

3. Antriebsmotor

4. Mahlwalzen

5. Mahlteller

6. Heißgas-Zuführung

7. Hydraulische Walzenanstellung

8. Materialzufuhr

9. Sichter

Materialzufuhr 8 Materialabfuhr

9

4

5

6

1 2 3

7


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur



Foto einer Vertikalmühle, aufgenommen während der Inbetriebnahmephase

Standardmäßig überwacht:Getriebeverzahnungen und -lagerMotorlagerggf. Sichter-Getriebe

Risiken:Aufwändige GetriebereparaturLange Ersatzteillieferzeiten(z. B. mehrere Monate für Kegelritzelwelle)


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur



Foto eines KMPP-Getriebes,Leistungen um 7 MW

Schnittdarstellung eines KMPP-Getriebes


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Anforderungen an das CM-System

Handlungs-empfehlung

Diagnose,Alarmierung

Symptom-generierung

Daten-erfassung

Prozess,Sensorik

Installiert und aktiv ab dem ersten Tag der Inbetriebnahme

Nahtlos integriert in die Automatisierungssysteme

Für eine Vielzahl von CM-Aufgaben einsetzbar

Modular erweiterbar (für ggf. später hinzukommende Aufgaben)

Einfach und intuitiv bedienbar

Treffsichere Diagnosen mit Handlungsempfehlungen ohne Expertenwissen

Remote-Fähigkeit, für schnelle Expertenunterstützung von den Komponentenlieferanten


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Condition Monitoring ab Werk

Standard-Konfiguration, SIPLUS CMS für Vertikalmühlen-Antriebe6x Beschleunigungsaufnehmer, 1x Drehmoment-Signal,1x Drehzahl-Sensor (Impulse)

7x PT 100

1x Drucksensor


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Integrierte Sensoren ab Werk:Beschleunigung, Drehzahl, Druck


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Integrierte Sensoren ab Werk:Drehmoment, Temperatur, Verlagerung


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Typische SIPLUS-CMS-Konfigurationfür Vertikalmühlen-Condition-Monitoring

Speed Sensor

AccelerometersResistance-thermometer

SIPLUS CMS4000Interface Nodes

MediaConverter

RepeaterNode

SIMATICMICROBOX

AutoDiagnosisSoftware

FibreopticalCable

SIPLUS CMS4000Product-Portfolio

Torque Telemetry

ProfibusDP-Spy

SIMATIC S7-300

SIMATIC S7-400SINAMICS

Maintenance Station

Profibus DP

Industrial Ethernet /PROFINET

!

Access Portal Remote ServiceAccess Server


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


SIPLUS-CMS-Hardware

-

-

-,

,


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


SIPLUS-CMS-Geräte am Getriebegehäuse

SIPLUS CMS4000 Signalerfassungs-Module in IP67 werden am Getriebe installiert und mit den Sensoren komplett verkabeltgeliefert

Signalerfassungs-Module

Lichtwellen-Konverter


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Datenerfassung und Diagnose mit OPENpredictor

PC-basierte Messung preiswert, von jedem Admin handhabbar

Zeitgleiche Rohdatenerfassung aller Signale mit bis zu 192 kHz möglich

Ordnungsanalyse möglich

Informationsverdichtung perAutospektrumHüllkurvenanalyseCepstrum...

Frequenzselektive Überwachung

Betriebsklassen-abhängigeAuswertung

Trendanalyse kinematischer Frequenzen

LWL-UmsetzerMicrobox 427c Industrie-PC,


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


OPENpredictor-Autodiagnose

Zustands-merkmale

S1

S2

S3

S4

S5

MaschinenMasch.elementeMögliche Defekte

Maschinen-fehler-

Datenbank

Klartext-meldungen

Diagnose-information,Handlungs-empfehlung

NormierteZustands-indikatoren

Zustands-indikatoren


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Autodiagnose mit Klartext-Meldungen

Call gearbox manufacturer for further assistance

Diagnoseinformation,Handlungsempfehlung


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Siemens Remote Service Platform

Portal & Datenbank Service-Anbieter

Newark

Fürth

Kun

den-

Anl

age

cRS

PS

uppo

rt

Internet, DSL, ISDN,analog

(VPN, IPSec, SSL) Singapur

Benutzer Authentifizierung

cRSP-Server in demilitarisierter Zone (DMZ)

Access-Server-Funktion:Keine direkte Verbindung zwischen den NetzwerkenÜberwachung der VerbindungenZentrale Autorisierung der Verbindungen

Sichere Übertragungswege: IPsec (LAN2LAN) und SSL-VPN-Verbindungen

Kundenzugriff: Verschiedene Kunden-anbindungen oder Siemens-Standard-Lösungen


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Praxisbeispiel: Kegelradschaden –Vergleich von Drehmoment und Körperschall

200 250 350 800

f [Hz]

0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0

0 50 100 150 300 400 450 500 550 600 650 700 750

raw mill\Vertical Mill Gearbox\M-1 torque [kNm]\1019 AC Spectrum Torque 25.08.2008 00:20:20

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800

0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0

raw mill\Vertical Mill Gearbox\A-7 input shaft bearing 151 \1002 SV3,0kHz0,25Hz20s 25.08.2008 00:18:04

f [Hz]

v op [mm/s]

T op [kNm]

Mes

St1

H1

Mes

St2

H1

Rot

Sh1

H1

4-fache Drehfrequenz

Lokaler Zahnschaden zeigt sich durch drehfrequente Seitenbänder.4-fache Drehfrequenz tritt deutlich hervor.

Drehmoment

Körperschall


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Trendverlauf des Schadensmerkmals

25.08.08 08.09.08 22.09.08 06.10.08 20.10.08 03.11.08 17.11.08 01.12.08 15.12.08date

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0T [kNm] raw mill\Vertical Mill Gearbox\M-1 torque [kNm], 1105\1019 AC Spectrum Torque\RotSh1H4

25.08.08 08.09.08 22.09.08 06.10.08 20.10.08 03.11.08 17.11.08 01.12.08 15.12.08date

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6v [mm/s] raw mill\Vertical Mill Gearbox\A-7 input shaft bearing 151,1203\1002 SV3,0kHz0,25Hz20s\RotSh1H4

1. Warnung

1. Warnung

Δt

Drehmoment

Körperschall

Drehmoment sowie Körperschallsignal zeigen Defekt im Frühstadium


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Bestätigung durch visuelle Inspektion

Schaden im Frühstadium gemeldet!


Zusammen-fassung

Praxisbeispiel

Autodiagnose

CMS-Architektur


Zusammenfassung und Ausblick

In Automatisierungssysteme integrierte CM-Systemesind verfügbar

Merkmalskorrelation muss nicht mehr vom Diagnostikerdurchgeführt werden

Klartextmeldung mit Handlungsempfehlung ermöglicht anwenderfreundliche Überwachung durch Endanwender

‚Remote Service Platform‘ ermöglicht sichere, authentifizierteZusammenarbeit zwischen Vor-Ort-Personal und Expertenvon OEM sowie Komponentenlieferanten

Ausblick

Weitere Vereinfachung der Softwarebedienung

Tiefere Einbindung in umfassende Servicekonzepte


Dr. Jörg DeckersDiagnoseexperteSiemens AG, Industry Sector, DT MD

FLENDER Service, Condition MonitoringAm Industriepark 2, 46562 Voerde

Telefon: +49 (2871) 92 1064Fax: +49 (2871) 92 1891

E-Mail: [email protected]

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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