Мониторинг состояния - Википедия - Condition monitoring

Контроль состояния (в просторечии, СМ) - это процесс мониторинга параметра состояния оборудования (вибрация, температура и т. д.) с целью выявления значительного изменения, указывающего на развивающуюся неисправность. Это основной компонент профилактическое обслуживание. Использование мониторинга состояния позволяет планировать техническое обслуживание или предпринимать другие действия для предотвращения косвенных повреждений и их последствий. Мониторинг состояния имеет уникальное преимущество в том, что условия, сокращающие нормальный срок службы, могут быть устранены до того, как они перерастут в серьезный отказ. Методы мониторинга состояния обычно используются на вращающемся оборудовании, вспомогательных системах и другом оборудовании (компрессоры, насосы, электрический моторы, двигатели внутреннего сгорания, прессы), а периодические осмотр с помощью неразрушающий контроль (NDT) и пригодность к эксплуатации (FFS)[1] оценки используются для статического заводского оборудования, такого как паровые котлы, трубопровод и теплообменники.

Технология мониторинга состояния

В следующий список включены основные методы мониторинга состояния, применяемые в промышленном и транспортном секторах:

  • Обзор мониторинга состояния[2]
  • Анализ и диагностика вибрации[3]
  • Анализ смазочных материалов[4]
  • Акустическая эмиссия[5]
  • Инфракрасная термография[6]
  • УЗИ[7]
  • Датчики состояния масла
  • Мониторинг состояния двигателя и сигнатурный анализ тока двигателя (MCSA)
  • Системы напряжения и тока на основе моделей (системы MBVI)

Большинство технологий CM стандартизируются ISO и ASTM.[8]

Вращающееся оборудование

Вращающееся оборудование - это отрасль Обобщающий термин в том числе редукторы, поршневое и центробежное оборудование.

Наиболее часто используемый метод для вращающихся машин - анализ вибрации.[9][10][11][12]

Измерения можно проводить на корпусах подшипников машин с акселерометры (сейсмические или пьезоэлектрические преобразователи) для измерения вибрации обсадной колонны и на подавляющем большинстве ответственных машин, с вихретоковый преобразователи, которые непосредственно наблюдают за вращающимися валами для измерения радиального (и осевого) смещения вала. Уровень вибрация можно сравнить с историческими базовыми значениями, такими как предыдущие пуски и остановки, и в некоторых случаях с установленными стандартами, такими как изменения нагрузки, для оценки серьезности. Изготовители машин и деталей также определяют пределы вибрации на основе конструкции машины или внутренних деталей, например частоты неисправностей подшипников.

Интерпретация полученного вибросигнала - сложная процедура, требующая специальной подготовки и опыта. Это упрощается за счет использования современных технологий, которые автоматически обеспечивают анализ подавляющего большинства данных и предоставляют информацию вместо исходных данных. Один из часто используемых методов - это исследование отдельных частот, присутствующих в сигнале. Эти частоты соответствуют определенным механическим компонентам (например, различным частям, составляющим подшипник качения ) или определенные неисправности (например, дисбаланс или несоосность вала). Изучая эти частоты и их гармоники, специалист по CM часто может определить местонахождение и тип проблемы, а иногда и основную причину. Например, высокая вибрация на частоте, соответствующей скорости вращения, чаще всего возникает из-за остаточного дисбаланса и корректируется путем балансировки машины. Унизительный подшипник качения, с другой стороны, обычно будет демонстрировать сигналы вибрации на определенных частотах, интенсивность которых увеличивается по мере износа. Специальные аналитические инструменты могут обнаружить этот износ за недели или даже месяцы до отказа, давая достаточное предупреждение для планирования замены до отказа, который может вызвать гораздо более длительный простой. Помимо всех датчиков и анализа данных, важно помнить, что более 80% всего сложного механического оборудования выходит из строя случайно и без какого-либо отношения к периоду их жизненного цикла.[13]

Большинство инструментов для анализа вибрации сегодня используют быстрое преобразование Фурье (БПФ)[14] который является частным случаем обобщенного дискретное преобразование Фурье и преобразует сигнал вибрации из своего область времени представление к его эквиваленту частотная область представление. Однако частотный анализ (иногда называемый спектральным анализом или анализом сигнатуры вибрации) - это только один аспект интерпретации информации, содержащейся в сигнале вибрации. Частотный анализ, как правило, наиболее полезен для машин, в которых используются подшипники качения и основными видами отказов которых обычно является деградация этих подшипников, которые обычно показывают увеличение характеристических частот, связанных с геометрией и конструкциями подшипников. В зависимости от типа машины, ее типичных неисправностей, типов используемых подшипников, скорости вращения и других факторов специалист по CM может использовать дополнительные диагностические инструменты, такие как проверка сигнала во временной области, фазового соотношения между компонентами вибрации и времени отметка на валу машины (часто называемая keyphasor ), исторические тенденции уровней вибрации, форма вибрации и множество других аспектов сигнала, а также другая информация о процессе, такая как нагрузка, температура подшипников, скорость потока, положения клапана и давления, чтобы обеспечить точную диагностику. Это особенно верно для машин, которые используют жидкие подшипники скорее, чем подшипники качения. Чтобы позволить им рассматривать эти данные в более упрощенной форме, специалисты по анализу вибрации или инженеры по диагностике оборудования использовали ряд математических диаграмм для отображения проблем машины и рабочих характеристик, эти диаграммы включают предвещать заговор, то водопад участок, то полярный сюжет и, среди прочего, график орбиты.

Переносные сборщики данных и анализаторы теперь стали обычным явлением на некритических или баланс растения машины, на которых постоянно действующая вибрационная аппаратура не может быть экономически оправдана. Техник может собирать образцы данных с нескольких машин, а затем загружать данные в компьютер, где аналитик (а иногда и искусственный интеллект) может исследовать данные на предмет изменений, указывающих на неисправности и надвигающиеся отказы. Для более крупных и критически важных машин, где последствия для безопасности, перебои в производстве (так называемые "простои"), запасные части и другие затраты на отказ могут быть значительными (определяемыми индексом критичности), обычно используется система постоянного мониторинга, а не полагается на о периодическом сборе данных с портативных устройств. Однако диагностические методы и инструменты, доступные при любом подходе, как правило, одинаковы.

В последнее время системы мониторинга состояния в режиме онлайн стали применяться в тяжелой обрабатывающей промышленности, такой как целлюлозно-бумажная, горнодобывающая, нефтехимическая и энергетическая.

Мониторинг производительности - менее известный метод мониторинга состояния. Его можно применять во вращающемся оборудовании, таком как насосы и турбины, а также в стационарных объектах, таких как котлы и теплообменники. Требуются измерения физических величин: температуры, давления, расхода, скорости, смещения в зависимости от объекта установки. Абсолютная точность требуется редко, но необходимы повторяемые данные. Обычно требуются откалиброванные испытательные приборы, но некоторые успехи были достигнуты на предприятии с помощью DCS (распределенных систем управления). Анализ производительности часто тесно связан с энергоэффективностью и поэтому уже давно применяется на паровых электростанциях. В некоторых случаях можно рассчитать оптимальное время для капитального ремонта, чтобы восстановить ухудшенные характеристики.

Системы напряжения и тока на основе моделей (системы MBVI): это метод, который использует информацию, доступную из сигналов тока и напряжения по всем трем фазам одновременно. Системы на основе моделей способны идентифицировать многие из тех же явлений, которые наблюдаются и с помощью более традиционных методов, охватывающих электрические, механические и рабочие области. Системы на основе моделей работают по линиям, показанным на рисунке 6 ниже, и измеряют как ток, так и напряжение, пока двигатель находится в операции, а затем автоматически создает математическую модель взаимосвязи между током и напряжением. Применяя эту модель к измеренному напряжению, вычисляется моделируемый ток, который сравнивается с фактическим измеренным током. Отклонения между измеренным током и смоделированным током представляют собой недостатки в системе двигателя и приводимого оборудования, которые можно проанализировать с использованием комбинации вектора Парка для упрощения трехфазных токов в две ортогональные фазы (D&Q), анализа Фурье для получения спектральной плотности мощности. построение графика и алгоритмическая оценка результирующего спектра для выявления конкретных неисправностей или режимов отказа. Эти системы предназначены для постоянной установки в качестве решения для мониторинга состояния, а не в качестве устройства для краткосрочной диагностики, и их выходы могут быть интегрированы в обычные системы предприятия. Благодаря постоянной связи исторические тенденции фиксируются автоматически.

Типы выходных данных, которые могут создавать эти типы устройств, включают в себя один экран, светофоры, отображающие работу всего оборудования, вместе с диагностикой ряда механических, электрических и эксплуатационных проблем, а также графики тенденций, показывающие, как эти параметры меняются с течением времени. Идея этого типа устройства заключается в том, что его могут использовать обычные операторы и обслуживающий персонал без необходимости специальной интерпретации спектров, хотя при необходимости доступны лежащие в основе спектральные графики. Типы неисправностей, которые могут быть обнаружены, включают ряд механических проблем такие как дисбаланс, несоосность и проблемы с подшипниками в двигателе и приводном оборудовании, а также электрические проблемы, включая пробой изоляции, ослабленные обмотки статора, проблемы с пазами ротора, дисбаланс тока или напряжения и гармонические искажения. Поскольку эти системы измеряют как ток, так и напряжение, они также отслеживают мощность и способны выявлять проблемы, вызванные необычными условиями эксплуатации, и выявлять причины снижения эффективности. Поскольку системы на основе моделей исследуют только разницу между фактическим и прогнозируемым токами, они эффективно отфильтровывают все нормальные электрические сигналы, которые так очевидны при обычном спектральном анализе тока двигателя (MCSA), оставляя гораздо более простой набор сигналов для анализа. поскольку эти системы основаны на соотношении между напряжением и током, они хорошо работают в системах с инверторным приводом, где входное напряжение может иметь переменную частоту и может быть шумная форма волны с высоким содержанием гармонических составляющих. Системы на основе моделей эффективно отфильтровывают весь этот шум в сигнале напряжения из результирующего сигнала тока, оставляя только лежащие в основе недостатки. Простота использования и низкая стоимость этого типа оборудования делают его подходящим для более дешевого оборудования с меньшей критичностью.[15]

Системы на основе моделей
Концепция систем на основе моделей

Другие техники

  • Часто считается, что визуальные проверки составляют основной компонент мониторинга состояния, однако это верно только в том случае, если результаты проверки могут быть измерены или подвергнуты критике в соответствии с задокументированным набором руководящих принципов. Чтобы эти проверки считались мониторингом состояния, результаты и условия на момент наблюдения должны быть сопоставлены, чтобы можно было провести сравнительный анализ с предыдущими и будущими измерениями. Акт простой визуальной проверки участка трубопровода на наличие трещин или утечек не может считаться мониторингом состояния, если не существуют количественные параметры, поддерживающие проверку, и не проводится относительное сравнение с предыдущими проверками. Действие, выполняемое отдельно от предыдущих проверок, считается оценкой состояния. Действия по мониторингу состояния требуют, чтобы анализ проводился в сравнении с предыдущими данными, и сообщается о тенденциях этого сравнения.
  • Небольшие колебания температуры на поверхности можно обнаружить с помощью визуального осмотра и неразрушающий контроль с термография. Нагрев свидетельствует о выходе из строя компонентов, особенно о повреждении электрических контактов и выводов. Термография также может быть успешно применена к высокоскоростным подшипникам, гидравлическим муфтам, конвейерным роликам и внутренним наростам резервуаров.[16]
  • А растровый электронный микроскоп может сделать снимок тщательно отобранного образца мусора, взвешенного в смазочном масле (взятого из фильтров или детекторов магнитных стружек). Затем инструменты показывают содержащиеся элементы, их пропорции, размер и морфологию. Используя этот метод, можно определить место, механизм механического отказа и время до возможного отказа. Это называется WDA - Анализ остатков износа.
  • Спектрографический анализ масла, который проверяет химический состав масла, может использоваться для прогнозирования режимов отказа. Например, высокое содержание кремния и алюминия указывает на загрязнение грязью или песком (силикаты алюминия) и т. Д., А высокое содержание железа указывает на износ компонентов. По отдельности элементы дают точные показания, но при совместном использовании они могут очень точно определять режимы отказа, например: для двигателей внутреннего сгорания наличие железа (гильза), алюминия (поршень) и хрома (кольца) указывает на износ верхней части цилиндра.[17]
  • Ультразвук можно использовать для высокоскоростных и низкоскоростных механических приложений, а также для жидкостей под высоким давлением. Цифровые ультразвуковые измерители измеряют высокочастотные сигналы от подшипников и отображают результат в виде значения dBuV (децибел на микровольт). Это значение изменяется со временем и используется для прогнозирования увеличения трения, трения, ударов и других дефектов подшипников. Значение dBuV также используется для прогнозирования надлежащих интервалов повторной смазки. Ультразвуковой мониторинг, если его проводить правильно, оказывается отличным компаньоном для анализа вибрации.
Наушники также позволяют людям слушать ультразвук. Высокий «жужжащий звук» в подшипниках указывает на дефекты контактных поверхностей, а при частичном блокировании в жидкостях под высоким давлением отверстие вызывает сильный ультразвуковой шум. Ультразвук используется в Метод ударных импульсов[18] мониторинга состояния.
  • Анализ производительности, при котором физическая эффективность, производительность или состояние определяется путем сравнения фактических параметров с идеальной моделью. Обычно причиной разницы в показаниях является ухудшение состояния. После двигателей, центробежные насосы, возможно, являются наиболее распространенными машинами. Мониторинг состояния с помощью простого теста напора вблизи рабочей точки с использованием повторяемых измерений используется давно, но может получить более широкое распространение. Расширение этого метода может быть использовано для расчета наилучшего времени для капитального ремонта насоса на основе баланса между стоимостью капитального ремонта и увеличением потребления энергии, которое происходит по мере износа насоса. Авиационные газовые турбины также обычно контролируются с использованием методов анализа производительности с участием производителей оригинального оборудования, таких как Rolls-Royce plc регулярный мониторинг всего парка авиационных двигателей в рамках долгосрочных соглашений об обслуживании (LTSA) или пакетов Total Care.
  • Датчики обнаружения остатков износа способны обнаруживать частицы износа черных и цветных металлов в смазочном масле, предоставляя значительную информацию о состоянии измеряемого оборудования. Создавая и отслеживая тенденцию образования мусора, можно обнаружить неисправности до катастрофического отказа вращающегося оборудования, такого как редукторы, турбины и т. Д.

Индекс критичности

Индекс критичности часто используется для определения степени контроля состояния конкретной машины с учетом назначения машины, избыточность (например, если машина выходит из строя, есть ли резервная машина, которая может взять на себя), стоимость ремонта, время простоя, состояние здоровья, безопасность и вопросы окружающей среды и ряд других ключевых факторов. Индекс критичности помещает все машины в одну из трех категорий:

  1. Критическое оборудование - Машины, которые жизненно важны для завода или процесса и без которых завод или процесс не могут функционировать. Машины в этой категории включают паровые или газовые турбины на электростанции, насосы для отгрузки сырой нефти на нефтяной вышке или крекинг-установку на нефтеперерабатывающем заводе. Поскольку критически важное оборудование находится в центре процесса, считается, что требуется полный мониторинг состояния в режиме онлайн, чтобы непрерывно записывать как можно больше данных с машины, независимо от стоимости, и это часто оговаривается страховкой завода. Там, где это возможно, проводятся измерения, такие как нагрузки, давления, температуры, вибрация и смещение корпуса, осевое и радиальное смещение вала, скорость и дифференциальное расширение. Эти значения часто передаются обратно в пакет программного обеспечения для управления оборудованием, который способен отслеживать исторические данные и предоставлять операторам информацию, такую ​​как данные о производительности, и даже прогнозировать сбои и обеспечивать диагностику сбоев до их возникновения.
  2. Основные механизмы - единицы, которые являются ключевой частью процесса, но в случае сбоя процесс все равно продолжается. Избыточные единицы (если есть) попадают в эту область. Испытания и контроль этих устройств также важны для поддержания альтернативных планов на случай выхода из строя критически важного оборудования.
  3. Машины общего назначения или баланс машин завода - это машины, которые составляют остальную часть завода и обычно контролируются с помощью портативного сборщика данных, как упоминалось ранее, для периодического создания картины состояния машины.

Смотрите также

Примечания и ссылки

  1. ^ API 579 / ASME FFS-1: "Готовность к эксплуатации" (2007 г.)
  2. ^ ISO 17359: Мониторинг состояния и диагностика машин - Общие рекомендации
  3. ^ С. Р. У. Миллс (2010). Справочник по мониторингу и анализу вибрации. Британский институт неразрушающего контроля.
  4. ^ ISO 14830-1: Мониторинг состояния и диагностика машинных систем - Мониторинг и диагностика на основе трибологии - Часть 1: Общие руководящие принципы
  5. ^ ISO 22096: Контроль состояния и диагностика машин. Акустическая эмиссия.
  6. ^ Новицкий А.Н. (2004). Справочник по инфракрасной термографии - Том 2. Приложения - (INST32X). Британский институт неразрушающего контроля.
  7. ^ ISO 29821: Мониторинг состояния и диагностика машин. Ультразвук. Общие руководящие принципы, процедуры и валидация.
  8. ^ Дж. Майкл Робишо: "Эталоны для мониторинга и анализа вибрации В архиве 2018-05-16 в Wayback Machine "
  9. ^ Лю, Цзе; Ван, Гольнараги (2008). «Расширенный вейвлет-спектр для диагностики неисправностей подшипников». IEEE Transactions по приборостроению и измерениям. 57 (12): 2801–2812. Дои:10.1109 / tim.2008.927211.
  10. ^ Jar dine, A.K.S .; Лин, Баневич (2006). «Обзор диагностики и прогнозирования техники при техническом обслуживании по состоянию». Механические системы и обработка сигналов. 20 (7): 1483–1510. Дои:10.1016 / j.ymssp.2005.09.012.
  11. ^ BS ISO 18431-1: «Механическая вибрация и удары. Обработка сигналов - Общее введение» (2005)
  12. ^ Кумар, Т. Правин; Джасти, Анураг; Саймуруган, М; Рамачандран, К. И. (01.01.2014). «Диагностика неисправностей автомобильной коробки передач на основе вибрации с использованием мягких вычислений». Материалы Международной конференции по междисциплинарным достижениям в прикладных вычислениях 2014 г.. ICONIAAC '14. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM: 13: 1–13: 7. Дои:10.1145/2660859.2660918. ISBN  9781450329088.
  13. ^ Каболи, Шахрияр; Орай, Хашем (8 марта 2016 г.). Надежность силовой электроники и электрических машин: промышленные приложения и модели производительности. Справочник по инженерным наукам. п. 444. ISBN  978-1-4666-9429-3.
  14. ^ BS ISO 18431-2: «Механическая вибрация и удары. Обработка сигналов - окна во временной области для анализа преобразования Фурье» (2004 г.)
  15. ^ «ISO 20958: 2013 - Контроль состояния и диагностика машинных систем - Анализ электрических сигнатур трехфазных асинхронных двигателей». www.iso.org. Получено 2017-03-08.
  16. ^ BS ISO 18434-1: «Контроль состояния и диагностика машин. Термография - Общие процедуры» (2008)
  17. ^ «Источники элементов в смазочных маслах - наглядное руководство | Learn Oil Analysis». Learnoilanalysis.com. Архивировано из оригинал на 2017-10-09. Получено 2017-12-03.
  18. ^ BS ISO 18431-4: «Механическая вибрация и удары. Обработка сигналов - Анализ спектра ударной реакции» (2007)


дальнейшее чтение

  1. ^ http://www.iso.org/obp