Entwicklung eines Condition-Monitoring-Systems für Niederspannungsmotoren
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Thomas Reuter
Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Thomas Reuter, geb. 1983, hat physikalische Technik und Computational Engineering in Zwickau und Berlin studiert. Er ist seit 2016 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICM e. V. beschäftigt.
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Jens Schmidt
Dipl.-Ing. (FH) Jens Schmidt, geb. 1988, hat Elektrotechnik in Zwickau studiert. Er ist seit 2013 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICM e. V. beschäftigt.
Dipl.-Ing. (FH) Andreas Grundmann, geb. 1983, hat Maschinenbau mit der Vertiefung Fertigungstechnik in Mittweida studiert. Er ist seit 2009 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICM e. V. beschäftigt.
Abstract
Der Verbrauch von elektrischen Antrieben in der Industrie und dem verarbeitenden Gewerbe beträgt in Deutschland fast zwei Fünftel des gesamten Stromes. Somit werden den Elektromotoren eine Schlüsselrolle bei der Energieeinsparung zugeschrieben. Besonders hoch liegt die Energieeinsparung im Leistungsbereich zwischen 0,75 kW und 40 kW, da hier die meisten Betriebsstunden im Jahr anfallen. Gleichzeitig spielt neben der Energieeinsparung auch die Instandhaltung von elektrischen Antrieben eine entscheidende Rolle, da bei plötzlichen Ausfällen hohe Kosten durch Produktionsausfälle oder Reparaturen entstehen können. Um beiden Kriterien gerecht zu werden, wurde ein universell einsetzbares Condition-Monitoring-System entwickelt. Unter Anwendung der integrierten Schwingungsmessung konnten aus unterschiedlichen Belastungs- und Schadensfällen und den daraus ermittelten Kennwerten Vorhersagemodelle und Trendanalysen abgeleitet werden.
Abstract
The consumption of electric drives in industry and manufacturing accounts for almost two-fifths of all electricity in Germany. Electric motors are thus considered to play a key role in energy savings. Energy savings are particularly high in the power range between 0.75 kW and 40 kW, since this is where most operating hours occur each year. At same time, in addition to energy savings, the maintenance of electric drives also plays a decisive role, as sudden failures can result in high costs due to production downtime or repairs. To meet both criteria, a universally applicable condition monitoring system was developed. Using integrated vibration measurement, it was possible to derive prediction models and trend analyses from different load and damage cases and the characteristic values determined from them.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWFAdvisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
About the authors
Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Thomas Reuter, geb. 1983, hat physikalische Technik und Computational Engineering in Zwickau und Berlin studiert. Er ist seit 2016 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICM e. V. beschäftigt.
Dipl.-Ing. (FH) Jens Schmidt, geb. 1988, hat Elektrotechnik in Zwickau studiert. Er ist seit 2013 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICM e. V. beschäftigt.
Dipl.-Ing. (FH) Andreas Grundmann, geb. 1983, hat Maschinenbau mit der Vertiefung Fertigungstechnik in Mittweida studiert. Er ist seit 2009 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICM e. V. beschäftigt.
Danksagung
Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt „Monitoringsystem zur vorausschauenden Instandhaltung von Elektromotoren“ wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMWI) im Programm „INNO-KOM“ gefördert (Förderkennzeichen 49MF170087) und vom Projektträger EURONORM betreut.
Literatur
1 Pehnt, M.: Endbericht: Energieeffizienz: Potenziale, volkswirtschaftliche Effekte und innovative Handlungs- und Förderfelder für die Nationale Klimaschutzinitiative. ifeu, Heidelberg, 10/201110.1007/978-3-642-14251-2Suche in Google Scholar
2 Baake, E.: VDE Studie: Effizienz- und Einsparpotentiale elektrischer Energie in Deutschland. VDE, Frankfurt a. M., 01/2008Suche in Google Scholar
3 Kande, M.; Isaksson, A. J.; Thottappillil, R.; Taylor, N.: Rotating Electrical Machine Condition Monitoring Automation – A Review. Machines 5 (2017) 4, S. 1–15 DOI:10.3390/machines504002410.3390/machines5040024Suche in Google Scholar
4 Tavner, P.; Ran, L.; Penman, J.; Sedding H.: Condition Monitoring of Rotating Electrical Machines. Power and Energy Series 56, The Institution of Engineering and Technology, 2008, S. 13–76 DOI:10.1049/PBPO056E10.1049/PBPO056ESuche in Google Scholar
5 Randall, R. B.: Vibration-based Condition Monitoring. Wiley, Hoboken, NJ 2011, S. 1–61 DOI:10.1002/978047097766810.1002/9780470977668Suche in Google Scholar
6 Tshilidzi, M.: Condition Monitoring Using Computational Intelligence Methods – Applications in Mechanical and Electrical Systems. Springer-Verlag, London 2012, S. 1–48Suche in Google Scholar
7 Tavner, P.; Ran, L.; Penman, J.; Sedding H.: Condition Monitoring of Rotating Electrical Machines. Power and Energy Series 56, The Institution of Engineering and Technology, 2008, S. 159–189 DOI:10.1049/PBPO056E10.1049/PBPO056ESuche in Google Scholar
8 Randall, R. B.: Vibration-based Condition Monitoring. Wiley, Hoboken, NJ 2011, S. 143–250 DOI:10.1002/978047097766810.1002/9780470977668Suche in Google Scholar
9 Singh, S.; Howard, C. Q.; Hansen, C. H.: An Extensive Review of Vibration Modelling of Rolling Element Bearings with Localised and Extended Defects. Journal of Sound and Vibration 357 (2015), S. 300–330 DOI:10.1016/j.jsv.2015.04.03710.1016/j.jsv.2015.04.037Suche in Google Scholar
10 Linse, H.; Fischer, R.: Grundlagen der Elektrotechnik. In: Elektrotechnik für Maschinenbauer. 12. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden 2005, S. 13–103 DOI:10.1007/978-3-322-92781-1_110.1007/978-3-322-92781-1_1Suche in Google Scholar
11 Heyer, D.: Temperatur. In: Gevatter, H. J.; Grünhaupt, U. (Hrsg.): Handbuch der Mess- und Automatisierungstechnik in der Produktion (VDI-Buch). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2005, S. 147–172 DOI:10.1007/3-540-34823-9_910.1007/3-540-34823-9_9Suche in Google Scholar
12 Mechanical Vibration – Evaluation of Machine Vibration by Measurements on Non-rotating Parts – Part 3: Industrial Machines with Nominal Power above 15 kW and Nominal Speeds between 120 and 15000 r/min when Measured in Situ (ISO 10816–3 : 2009 + Amd.1 : 2017)Suche in Google Scholar
13 Ertel, W.: Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung. 4. Aufl., Springer-Vieweg-Verlag, Wiesbaden 2016, S. 191–242 DOI:10.1007/978-3-658-13549-210.1007/978-3-658-13549-2Suche in Google Scholar
14 Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction. SpringerVerlag, New York 2009, S. 9–39Suche in Google Scholar
15 Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction. Edition 2, Springer-Verlag, New York 2009, S. 417–455Suche in Google Scholar
16 Reuter, T.; Massalsky, K.; Hoyer, K.; Ivanov, G.; Burkhardt, T.: Qualitätsmanagement und vorausschauende Instandhaltung auf der Basis synthetischer Datensätze. ZWF 116 (2021) 10, S. 673–680 DOI:10.1515/zwf-2021-016710.1515/zwf-2021-0167Suche in Google Scholar
17 Guyon, I.; Elisseeff, A.: An Introduction to Feature Extraction. In: Guyon, I.; Nikravesh, M.; Gunn, S.; Zadeh, L. A. (Hrsg.): Feature Extraction – Studies in Fuzziness and Soft Computing (Bd. 207). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2006 DOI:10.1007/978-3-540-35488-810.1007/978-3-540-35488-8Suche in Google Scholar
18 Wamidh, K. M.; Shaker, K. A.; Zahoor, M. A.; Bahaa, H. T.: Feature Extraction Methods: A Review. Journal of Physics: Conference Series 1591 (2020) 012028, S. 1–10 DOI:10.1088/1742-6596/1591/1/01202810.1088/1742-6596/1591/1/012028Suche in Google Scholar
19 Brandt, A.: Noise and Vibration Analysis – Signal Analysis and Experimental Procedures. John Wiley and Sons, 2011, S. 35–242 DOI:10.1002/978047097816010.1002/9780470978160Suche in Google Scholar
20 Schenk, M.: Instandhaltung technischer Systeme: Methoden und Werkzeuge zur Gewährleistung eines sicheren und wirtschaftlichen Anlagenbetriebs. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2010, S. 23–4310.1007/978-3-642-03949-2Suche in Google Scholar
21 Pawellek, G.: Integrierte Instandhaltung und Ersatzteillogistik. 2. Aufl., Springer-ViewegVerlag, Wiesbaden 2016, S. 111–283 DOI:10.1007/978-3-662-48667-2_410.1007/978-3-662-48667-2_4Suche in Google Scholar
22 Nader, S.; Randall R. B.: Vibration Response of Spalled Rolling Element Bearings. Mechanical Systems and Signal Processing 25 (2011), S. 846–870 DOI:10.1016/j.ymssp.2010.09.00910.1016/j.ymssp.2010.09.009Suche in Google Scholar
23 Randall, R. B.: Vibration-based Condition Monitoring. Wiley, Hoboken, NJ 2011, S. 63–139 DOI:10.1002/978047097766810.1002/9780470977668Suche in Google Scholar
24 Pengfei, W.; Zhenzhou, L.; Jingwen, S.: Variable Importance Analysis: A Comprehensive Review. Reliability Engineering & System Safety 142 (2015), S. 399–432 DOI:10.1016/j.ress.2015.05.01810.1016/j.ress.2015.05.018Suche in Google Scholar
25 Bishop, C.: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer-Verlag, New York 2006, S. 179–220Suche in Google Scholar
26 Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction. 2. Aufl., Springer-Verlag, New York 2009, S. 295–481Suche in Google Scholar
27 Michie, D.; Spiegelhalter, D. J.; Taylor, C. C.; Campbell, J.: Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Ellis Horwood, USA 1995, S. 107–124Suche in Google Scholar
28 Witten, I. H.; Eibe, F.; Hall, M. A.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. A Volume in The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems. Edition 3, 2011, S. 147–187 DOI:10.1016/B978-0-12-374856-0.00005-510.1016/B978-0-12-374856-0.00005-5Suche in Google Scholar
29 Reuter, T.; Taraschuk, I.; Liebl, S.; Luft, C.; Modaleck, T.: Entwicklung eines Überwachungs- und Servicemanagementsystems für Sterilisations- und Schredderanlagen. ZWF 117 (2022) 5, S. 275–282 DOI:10.1515/zwf-2022-106510.1515/zwf-2022-1065Suche in Google Scholar
30 Tavner, P.; Ran, L.; Penman, J.; Sedding H.: Condition Monitoring of Rotating Electrical Machines. Power and Energy Series 56, The Institution of Engineering and Technology, 2008, S. 245–261 DOI:10.1049/PBPO056E10.1049/PBPO056ESuche in Google Scholar
© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
Artikel in diesem Heft
- Inhalt
- Editorial
- Ein Klima des ständigen Wandels
- Produktionsmanagement
- Datengetriebene Produktion zum Anfassen
- Maschinelles Lernen
- Human-in-the-Loop-Ansatz vereinfacht maschinelles Lernen für das Störungsmanagement
- VR-basierte Schulung
- Qualifikation von Maschinenbedienenden
- Assistenzsysteme
- Einsatz eines Sprachassistenzsystems in der Produktion
- Qualifizieren statt Dressieren?
- Operator 5.0: Intelligente Arbeitsergonomie im Automobilumschlag
- MTM-Analyse
- Automatisierte Erstellung von MTM-Analysen
- Nachhaltigkeit
- Sustainability Value – Ökologie und Ökonomie auf einen Blick
- Elektrische Antriebe
- Entwicklung eines Condition-Monitoring-Systems für Niederspannungsmotoren
- Federnde Rotorkomponenten für elektrische Antriebe
- Energiespeicherung
- Entwicklung einer autonomen Elektrodenbeschichtung
- Wirtschaftlichkeit
- Beherrschung von Nachfrageschwankungen durch Belastungsflexibilität
- Schleiftechnologie
- Sensorische Schleifspindel fühlt Prozesskräfte beim Werkzeugschleifen
- Digitalisierung
- Paperless Production in der Prozessindustrie
- Digitaler Zwilling
- Vorgehensmodell zur Erstellung Digitaler Zwillinge für Produktion und Logistik
- Künstliche Intelligenz
- Intelligente Schweißroboter
- Vorschau
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- Produktionsmanagement
- Datengetriebene Produktion zum Anfassen
- Maschinelles Lernen
- Human-in-the-Loop-Ansatz vereinfacht maschinelles Lernen für das Störungsmanagement
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- Qualifikation von Maschinenbedienenden
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- Qualifizieren statt Dressieren?
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- MTM-Analyse
- Automatisierte Erstellung von MTM-Analysen
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- Federnde Rotorkomponenten für elektrische Antriebe
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- Schleiftechnologie
- Sensorische Schleifspindel fühlt Prozesskräfte beim Werkzeugschleifen
- Digitalisierung
- Paperless Production in der Prozessindustrie
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