Impact versus Impact – Vergleich moderner Filtermodi für Vibrationsmessungen

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Wenn es um die Zustandsüberwachung von Kolbenmaschinen geht, sind Schwingungssignale ein wesentlicher Bestandteil zur Überwachung verschiedener Komponenten wie Kreuzkopf, Ventile, Gehäuse und mehr.

Die Analyse von Schwingungssignalen stellt für jedes Überwachungssystem eine Herausforderung dar, und Analysten müssen sich der Filterkonfiguration bewusst sein, um die richtige Schlussfolgerung für geeignete Massnahmen zu ziehen. Das Ziel ist, Fehlalarme zu minimieren und die Fähigkeit zur frühzeitigen (automatischen) Fehlererkennung zu maximieren.

Das Filtern eines Schwingungssignals hilft, Störgeräusche zu vermeiden, sollte aber andererseits so eingestellt sein, dass Probleme angezeigt und nicht verdeckt werden. Für das richtige Vorgehen müssen Filterung und Anpassung der Sicherheitsgrenzwerte immer zusammen betrachtet werden. Im Beitrag werden Überlegungen zur Signalanalyse und deren Konsequenzen für die Fehlererkennung erklärt, wie z.B. Filterung, Analyse des Root Mean Square (RMS) gegenüber Null-zu-Spitzenwert, guter versus schlechter Zustand usw.

Der Beitrag stellt den theoretischen Hintergrund vor, der durch reale Fallstudien belegt wird, als Ergänzung zur Veröffentlichung von Bob Eisenmann und Oliver Franz. Er zeigt verschiedene Ausfälle an Kreuzköpfen, Kolben/Plunger und Ventilen.

Die Geschichte hat gezeigt, dass innerhalb der Maschinenflotte von Kolbenkompressoren zahlreiche katastrophale Ausfälle zu erheblichen Verlusten führen. Obwohl geeignete Maschinenschutzsysteme verfügbar sind, sind sie nicht immer installiert oder korrekt angewendet, um katastrophale Ausfälle zu vermeiden.

Zahlreiche Fallstudien mit verschiedenen Ausfallarten zeigen, dass die richtige Einstellung der Frequenzfilter einen grossen Einfluss auf die Fähigkeit der Maschinenschutzsysteme hat, bei kritischen Zuständen wie vorgesehen zu funktionieren.

Zusätzlich wird die Anwendung der Effektivwert-basierten Analyse anstelle der Spitzenwertanalyse diskutiert. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte, die bei der Implementierung von Maschinenschutzsystemen unter Verwendung von Kreuzkopf-Beschleunigung und Gehäuse-Geschwindigkeit bei Kolbenkompressoren zu beachten sind – insbesondere:

• Anforderungen und die Herausforderung der Frequenzfiltereinstellung
• Überlegungen zur Signalanalyse – Filtereinstellung / RMS oder Effektivwert / Spitze
• Kreuzkopf-Beschleunigung – warum – wo angewendet – effektiver Analyseansatz
• Rahmen-Geschwindigkeit – warum – wo angewendet – effektiver Analyseansatz
• Fazit

Das Wissen über die richtige Einstellung von Tiefpassfiltern für Erfassungssysteme, die kritische Abschaltfunktionen ausführen, ist sehr begrenzt und wird oft falsch angewendet. 2 kHz werden in mehreren ISO-Vibrationsnormen wie ISO 20816-83 verwendet. Dieses White Paper zeigt auf, warum die gängige Praxis, Tiefpass-Signalfilter auf 2 kHz einzustellen, das Risiko birgt, dass ernsthafte Fehlerarten unentdeckt bleiben und somit die Sicherheit der Anlage, der Menschen und die Umwelt gefährden.

Welcher Frequenzbereich sollte für den Tiefpassfilter der Kreuzkopf-Führungsbeschleunigung verwendet werden, um die früheste und beste Darstellung des Kompressorzustands zu liefern? Aus den untersuchten Fallstudien können wir schliessen, dass die Einstellung des Frequenzfilters entscheidend ist, um Fehlerarten wie Bolzenfressen, sich entwickelnde Risse in Kolben und Kolbenstangen zu erkennen.

Moderne Maschinenschutzsysteme (MPS) wenden eine vollständig kontinuierliche Online-Effektivwert-Analyse von Fokus-Signalen wie Kreuzkopf-Beschleunigung und -Geschwindigkeit an. Dies ist ein vorteilhafter Ansatz, insbesondere bei Kolbenkompressoren, bei denen eine frühzeitige Anzeige schädlicher Schläge von entscheidender Bedeutung ist und Effektivwerte am besten die Energie innerhalb eines gegebenen Signals beschreiben.

Während die korrekte Darstellung der enthaltenen Energie ein positiver Faktor ist, besteht das Risiko, dass einzelne, hohe Datenwerte im Mittelwert verloren gehen. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Anzahl der Gesamtdatenpunkte „n“ im Auswertungszeitraum hoch ist, zum Beispiel wenn die oben genannte X-RMS-Gleichung über eine gesamte Umdrehung der rotierenden Maschine oder eine Sekunde ausgewertet wird, die schliesslich Hunderte oder Tausende einzelner Datenpunkte enthält. Darüber hinaus erfordert die zuverlässige RMS-Berechnung und Alarmierung in Echtzeit moderne, redundante CPUs, um diese erhebliche Prozessorlast zu bewältigen, die schliesslich parallel auf mehreren Sensorkanälen auftritt.

Einige Systeme wählen einen anderen Weg, indem sie anstelle von Effektivwerten eine Null-zu-Spitzenwert (Peak) oder Crest-Faktor-Analyse verwenden, wie im Anhang D der ISO 20816-83 erwähnt. Dies berücksichtigt den Effekt, dass Effektivwert-Analysen hohe Einzelwerte bei relativ langen Auswertungszeiträumen (zum Beispiel 1 Kompressorumdrehung oder 0,2 Sekunden bei 300 U/min) möglicherweise unterschätzen, und vergleicht die in diesem Zeitraum ermittelten Maximalwerte mit einem Satz von Warnschwellen- und Abschaltgrenzen.

Ungefilterte Spitzenwert-Analysen machen die Anwender jedoch anfällig für Fehlalarme, die beispielsweise durch isolierte, hochfrequente Ereignisse, nicht wiederholende Signalspitzen und Sensorstörungen verursacht werden. Um diese Fehlalarme zu vermeiden, wenden einige Anwender einen Tiefpassfilter an (zum Beispiel bei 2 kHz), sodass nur der Frequenzbereich von 0 bis 2 kHz auf seine Signalinhalte der Spitzenwerte analysiert wird.

Obwohl die oben beschriebene Strategie Fehlalarme bei der Verwendung von Spitzenwert-Analysen reduziert, schränkt sie auch die Fähigkeit ein, viele kritische Ausfallmodi zu erkennen, die den Grossteil der schädigenden Energie in höheren Frequenzbereichen enthalten, wie im Folgenden erläutert wird.

Betrachtet man das Funktionsprinzip von Kolbenkompressoren, ist der Kreuzkopf eindeutig ein zentraler Punkt. Hier wird die Drehbewegung der Kurbelwelle in eine Hub- (lineare) Bewegung der Kolbenstange umgewandelt. Er ist die zentrale Komponente, an der die Hauptantriebskräfte vom Antriebsstrang auf den Kreuzkopf und letztlich auf die Kolbenstangenbaugruppe übertragen werden.

Um diese Kräfte in die richtige Richtung zu lenken, bewegt sich der Kreuzkopf innerhalb der Kreuzkopfbahn. Die Kreuzkopfbahn ist die direkteste Verbindung des Antriebsstrangs zum Rahmen/Kreuzkopf-Führung und daher der beste Ort, um Vibrationssensoren zu installieren.

Daher empfiehlt API 670, dass Kreuzkopf-Beschleunigungssensoren in vertikaler Richtung oben oder unten an der Kreuzkopfbahn montiert werden sollten. API 670 gibt auch an, dass ein Überwachungssystem in der Lage sein sollte, mindestens 2 kHz zu überwachen, mit der Zusatzoption „bis zu 7 kHz“, was in vielen Fällen nützlich ist, wie weiter unten demonstriert wird.

Der Rahmen des Kolbenkompressors und die Führungen des Kreuzkopfs sind die stationären Komponenten, die am Fundament verankert sind, um den Kompressor während des Betriebs zu halten. Der Rahmen/das Fundament ist den normalen unausgeglichenen Kräften und Momenten durch die Trägheits- und Gaslasten des Kolbenkompressors sowie den Kräften, die bei Ausfallereignissen auftreten, ausgesetzt.

Sensoren, die an den Ecken des Rahmens in horizontaler und/oder vertikaler Richtung angebracht sind, werden verwendet, um Probleme mit der Tragstruktur/dem Fundament zu erkennen. Sensoren, die in horizontaler Richtung direkt gegenüber jedem Hub angebracht sind, dienen zur Erkennung von Schlägen und mechanischen Problemen.

API 618 identifiziert auch hohe Rahmenvibrationen als Alarm- und Abschaltparameter, definiert jedoch nicht vollständig, was bereitgestellt werden soll. API 670 Kapitel P4.3.4.2 und P4.3.4.3 geben die Empfehlungen für die Überwachung des Rahmens bzw. des Fahrwerks an.

In vielen Fällen erkennt der Beschleunigungssensor am Kreuzkopf Maschinenprobleme früher, ähnlich wie ein Rahmengeschwindigkeitssensor, daher konzentrieren sich die folgenden Kapitel auf die Beschleunigungsüberwachung und -filterung. Dennoch ist der Geschwindigkeitssensor als zusätzliche Information über niederfrequente Vibrationen an der Maschine wichtig und wird in diesem Dokument hervorgehoben.

Während der Inbetriebnahme und des Anlaufs eines neuen API 618 Kompressors im H₂-Betrieb wurde die Maschine plötzlich durch das Maschinenschutzsystem abgeschaltet. Eine erste Datenüberprüfung ergab, dass die Beschleunigungswerte des Kreuzkopfs die voreingestellten Grenzwerte verletzt haben und so die Maschine vor Folgeschäden oder einem Austritt von Medium bewahrten. Bei einer detaillierten Analyse der verfügbaren hochauflösenden Daten zeigt diese erste Fallstudie eindrucksvoll die Bedeutung von Hochfrequenzdaten (0-7 kHz) für einen effektiven Maschinenschutz mit Kreuzkopfbeschleunigungssensoren.

Die erkannten Kolbenbolzenfresser beinhalteten keine typischen mechanischen Schläge, wie sie bei losen Bauteilen auftreten (mit vorwiegend niedriger Frequenz unter 2 kHz). Der Vergleich von Abbildung 4 „Signal im guten Zustand“ mit Abbildung 5 „Signal im schlechten Zustand“ zeigt, dass der Grossteil der ausfallbedingten Energie sowie die relative Signaländerung einen höheren Frequenzanteil über 2 kHz aufweist. Um die Abschaltfunktion vor einem katastrophalen Ausfall und einem möglichen Austritt von Medium auszulösen, muss das vollständige Frequenzspektrum von 0-7 kHz, wie von API 670 vorgeschlagen, überwacht werden.

Ein gebrochener Kolbenstangenbolzen ist potenziell eines der schlimmsten Ausfallszenarien für einen Kolbenverdichter. Eine rechtzeitige und genaue Erkennung dieses kritischen Ausfallmodus ist sehr wichtig.
Dieser Endanwender erlebte plötzlich eine erhöhte Kreuzkopf-Beschleunigung, die letztlich zu einer automatischen Abschaltung durch sein Schutzsystem führte. Das Wartungsteam stellte fest, dass die Kolbenstange im Gewindebereich, der die Kolbenstange mit dem Kreuzkopf verbindet, versagt hatte, wie in Abbildung 6 gezeigt. Dieser zweite Fall bietet zusätzliche Einblicke in die Bedeutung der richtigen Frequenzfiltereinstellungen.

Die Online-Schwingungs- und Spektraldaten zeigen ein sehr charakteristisches Kreuzkopf-Beschleunigungssignal eines Kolbenverdichters mit einigen begrenzten Schwingungen um die Lastumkehrpunkte der Stange und kaum sichtbarem Energiegehalt im höheren Frequenzbereich des FFT-Spektrums. Bitte beachten Sie, dass die folgenden Datenplots mit der Bezeichnung „schlechter Zustand“ Daten von der Umdrehung darstellen, bei der die Maschine automatisch durch das Maschinenschutzsystem abgeschaltet wurde. Davor nahmen die Schwingungen im Laufe der Zeit zu.

Eine tatsächliche Energiemenge wurde zwischen 4 – 5 kHz gefunden, was uns veranlasste, verschiedene Frequenzfilter anzuwenden, um zu bestimmen, wie wichtig die passende Filtereinstellung wirklich ist, um einen solchen Fall effektiv zu erkennen.

Beim Vergleich der „guten“ gegenüber den „schlechten“ Signalen im Bereich 0-2 kHz unterscheiden sich die gemessenen Online-Signale nicht stark, und ein Maschinenschutzsystem hätte diesen kritischen Ausfall übersehen, wenn das Signal keinen Alarm- oder Abschaltpegel überschreitet.

Der Fehler wird jedoch im Online-Datensatz „bad“ bei 0-7 kHz offensichtlich, der ein deutlich anderes Bild zeigt und viel Energie um 270° Kurbelwinkel (KW) und 300° KW aufweist, die im „bad“ 0-2 kHz gefilterten Online-Datensatz nicht sichtbar sind.

Diese defekte Kolbenstange wurde automatisch mittels einer 36-segmentierten Effektivwert-Analyse des Kreuzkopf-Beschleunigungssignals unter Verwendung der vollen Signalbandbreite (in diesem Fall 0-10 kHz) erkannt.
Dabei wird jede Umdrehung in kleinere Segmente unterteilt (z. B. 10-Grad-Kurbelwinkel breite Abschnitte), von denen jedes eigene Grenzwerte hat. Bereiche mit von Natur aus höheren Schwingungspegeln innerhalb jeder Umdrehung (z. B. Lastumkehrpunkte der Kolbenstange) erhalten die entsprechende Aufmerksamkeit, und gleichzeitig eliminieren solide Zehn-Grad-Mittelwerte isolierte Spitzen in jedem Segment.

Während wir die Grundlagen der Effektivwerte- gegenüber der Spitzenwertanalyse in einem vorherigen Kapitel besprochen haben, kombiniert eine 36-segmentierte Effektivwert-Schwingungsanalyse das Beste aus beiden Ansätzen. 

Beim Betrachten der Datenplots wird die Wirksamkeit dieses Ansatzes deutlich. Die Segmente 27-33 (270 – 330° KW) zeigen eine massiven Anstieg der Amplituden für 0-7 kHz – teilweise um mehr als den Faktor 10.

Selbst bei Anwendung einer so ausgefeilten Analyse wie der 36-segmentierten Effektivwert-Analyse sollten jedoch höhere Frequenzdaten einbezogen werden. Zwischen gutem und schlechtem Zustand wird eine viel geringere relative Amplitudenänderung festgestellt – und während unter gutem Zustand die am stärksten belasteten Segmente etwa 1g zeigen, stiegen die Werte beim Reissen der Kolbenstange nur auf 1,3g an, da der Grossteil der fehlerbedingten Energie herausgefiltert und nicht Teil der Auswertung ist.

Die neuesten Ergänzungen der API 670 liefern wertvolle Informationen zum Maschinenschutz bei Kolbenverdichtern. Insbesondere ist die Ergänzung der Kreuzkopf-Beschleunigung wesentlich, und Anwender sollten darauf achten, diesen leistungsstarken Schutzparameter bestmöglich einzusetzen.

Wie wir gezeigt haben, weisen bestimmte Ausfallmodi die Mehrzahl der Energie bei höheren Frequenzen auf (zum Beispiel 4 bis 7 kHz). Deshalb empfehlen wir, der API 670 zu folgen und die volle Signalbandbreite von 0 bis 7 kHz zu verwenden, idealerweise kombiniert mit einer segmentierten Effektivwert-Analyse – so werden wiederholte Schläge in kritischen Phasen nicht übersehen, und RMS-basierte Segmente stellen einen soliden (zum Beispiel 10° Kurbelwinkel) gewichteten Durchschnitt dar, während einzelne isolierte Signalspitzen nicht zu Fehlalarmen führen, wie es bei ungefilterter Spitzenanalyse der Fall sein kann.

Moderne Maschinenschutzsysteme, die in erster Linie Kreuzkopf-Beschleunigungssensoren und zusätzlich die Gehäusevibrationen als weitere Schutzschicht gemäss den in diesem Dokument gegebenen Empfehlungen einsetzen, helfen, viele kritische Ausfallmodi frühzeitig zu erkennen und so katastrophale Maschinenausfälle zu verhindern.