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PeakVue? Plus Analytics

發布時間:2020-08-01 點擊量:428

PeakVue? 技術一向是檢測滾動軸承缺陷的先進技術。自1995年推出以來,PeakVue?技術不斷向機械健康狀態監測與分析的新領域擴展。PeakVue? Plus Analytics 是 PeakVue? 技術的新進展,它能為機械健康狀態提供規范性分析程序。

PeakVue?峰值分析)方法是艾默生開發的一項技術,通過分析機器沖擊數據識別軸承缺陷。長期以來,它一直都是該領域的先進技術。

PeakVue? 技術演變

 

專家之選

1995年,PeakVue?技術面世;一經推出,PeakVue?便迅速成為滾動軸承缺陷診斷的專家之選。它能無比清晰地在頻譜中顯示軸承缺陷對機器的沖擊大小。在圖1的示例中,盡管PeakVue? 頻譜顯示沖擊的水平振幅較低,但其峰值清晰可見。在傳統的解調頻譜中,未有效過濾的“噪聲”信號會掩蓋與“缺陷”相關的峰值信號,因此難以提供指示實際缺陷的信息。

圖1:PeakVue? 頻譜提供了軸承故障頻率的明確指示信息

在軸承出現故障的早期階段,軸承缺陷僅表現為金屬材料的次表面劣化或弱化,但軸承本身沒有任何明顯的磨損跡象。在過去,由于檢測不到明顯的磨損,終端用戶不得不推遲對軸承的維護。PeakVue? 技術能在軸承故障發生的早期階段識別軸承缺陷。

 

然而,作為“專家之選”,PeakVue? 技術在故障檢測階段的應用難度頗高——只有經過培訓、具備專業知識的人員才能正確地設置采集參數。

自動設置

為了降低 PeakVue? 測量設置的復雜性,讓更多人能夠使用這項創新技術,我們在振動分析儀的嵌入式分析專家(Analysis Experts)部分內置了自動配置模塊(見圖2)。“軸承和齒輪分析” 功能*應用于 CSI 2120 振動分析儀,如今它仍是 AMS 2140 機械健康分析儀的功能之一。借助這一功能,終端用戶無需接受高級振動技術培訓,即可使用 PeakVue? 技術開展復雜的測量工作。只需按一下按鈕,設備就會自動配置采集參數,讓所有用戶都能得益于PeakVue? 強大的信號處理技術。

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圖2:PeakVue? 分析專家

PeakVue? 波形

盡管PeakVue? 頻譜提供了優異的檢測結果,PeakVue? 技術的價值絕不僅限于振動頻譜。PeakVue? 波形也能提供頗具價值的診斷信息,這些信息能揭示出某些無法通過頻譜檢測到的軸承缺陷(例如極低速滾動軸承故障、齒輪斷裂等)。因此,與其它技術相比,PeakVue? 技術更加全面和強大。
 

圖3 顯示了軸承轉速低于1 RPM時內圈缺陷產生的沖擊信號。由于收集時間長、轉速的波動幅度較大,人們很難從頻譜中識別這類缺陷。此外,在頻譜中,沖擊信號的振幅(小于0.1 g’s)會進一步衰減至信噪比閾值以下。然而,在PeakVue? 波形中,我們能清楚地看到內圈缺陷產生的實際沖擊信號。當缺陷經過負載區時,沖擊信號的振幅顯著增加(10倍),然后降回到極低水平。

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圖3:PeakVue? 波形顯示了轉速為1/2 RPM的軸承的內圈缺陷

PeakVue? 趨勢

2010年,PeakVue? 讀數*傳送到控制室,自此,PeakVue? 值成為機器健康狀態監測中高價值的趨勢參數之一。PeakVue? 波形中的峰值變化趨勢與軸承的健康狀況直接相關。圖4顯示了機器的振動總量(藍線)隨軸承故障發展的變化趨勢。藍線似乎隨機波動,并未顯示出任何故障跡象。相比之下,PeakVue? 趨勢(紅線)于11月28日離開基線位置,表明軸承在該日出現故障;隨后,趨勢值逐日穩步攀升,到12月11日軸承失效時,讀數約為40g's。

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圖4:PeakVue趨勢(紅線)明確揭示了軸承故障的發展趨勢,而振動總量趨勢(藍線)未提供任何指示信息。

為便于操作員解讀 PeakVue?趨勢,我們可以設定一個初始前提:機器狀況良好(正確安裝和潤滑)時,其 PeakVue? 值應為零或接近零。這一前提被稱為“零定律”,據此,操作員就能輕松驗證機器的軸承和潤滑狀況是否正常。

 

對大多工藝設備(例如轉速在900到4000 RPM之間的機器)而言,一旦 PeakVue? 值達到10 g’s,就表明軸承出現了異常狀況。隨著軸承狀況的惡化,PeakVue? 值會穩定增加。為了監測大多數工藝設備的故障級別,人們總結出了“10法則(Rule of 10’s)”,其主要內容如圖5所示。它指出,當 PeakVue? 的測量值達到10g’s時,軸承出現了異常狀況。

PeakVue? 值

解釋

0

機器狀況良好

10

機器狀況良好

20

機器嚴重異常

40

機器異常

圖5:10 法則

如果該值增加到20,故障將升級為“嚴重異常”。如果該值增加到40,故障將升級為“異常”。如今,借助“零定律”和“10法則”,沒有接受過振動分析培訓的操作員也能對機器狀態做出以下判斷:

  • 判斷機器是否處于健康狀態

  • 檢測機器是否存在缺陷

  • 監測缺陷的嚴重程度

PeakVue? Plus Analytics

PeakVue? Plus Analytics 是 PeakVue? 這項突破性技術的新進展。這種創新型技術模擬了分析師在根據 PeakVue? 值確定機器異常后,對異常性質的判斷過程。當 PeakVue? 值較高時,機器故障可分為機械故障或非機械故障。機械故障是由滾動軸承或齒輪缺陷引起的,它們產生的信號具有明顯的周期性。與此相對地,非機械故障的原因往往是軸承潤滑不足(或泵出現了氣蝕現象)。潤滑不足會產生非周期性或隨機信號。訓練有素的分析師會采用一種名為“自相關”的檢測技術,以區分上述兩種機器缺陷。類似地,PeakVue? Plus Analytics 運用自相關技術以及一系列復雜算法來確定某項機器故障的根本原因。

自相關

自相關統計技術用于測量給定信號的周期性。自相關函數值對分析傳統振動無甚裨益,但在分析基于 PeakVue? 技術的機器沖擊數據時非常有用。自相關函數通常會返回0到1之間的值。函數值接近零,表明信號具有高度隨機性;函數值大于0.25,表明沖擊信號的周期性明顯,或沖擊由機械故障引發。

 

圖6顯示了兩類信號的相關圖。這兩類信號都指向嚴重的機器沖擊,需要及時采取必要行動。

 

?圖6:潤滑缺陷(左)和軸承故障(右)的自相關圖。

左側信號的自相關性接近于0,振動圖形無明顯周期性。這類圖形往往指向潤滑不足引起的非機械故障。相反,右側信號的自相關圖呈現出明顯的周期性,振幅在0.5以上。這類具有明顯周期性的圖形往往指向滾動軸承缺陷引發的機械故障。

 

將上述原理與 PeakVue? 技術的故障檢測能力相結合,就產生了全新的 PeakVue? Plus技術。操作時,只需按下按鈕,即可運行 PeakVue? Plus,輕松測定機器缺陷的根本原因。該技術已應用于 AMS 2140 機械健康分析儀,成為“分析專家”的全新功能項,如圖7所示。

圖7:全新 PeakVue? Plus分析專家

為了測定缺陷的嚴重程度,須首先確定軸的轉速。轉速是確定 PeakVue? 振幅的正常范圍的關鍵。通常,轉速越高,振幅的警戒值也越高。

 

從AMS 2140中的路徑點啟動 PeakVue? Plus Analytics 時,分析儀會根據路徑點轉速計算出振幅的警戒值。從Analyze應用啟動 PeakVue? Plus Analytics時,必須先輸入或測量機器的轉速,分析才能繼續。

 

該算法根據軸承轉速計算出 PeakVue? 技術所采集的機器沖擊信號的警戒值,然后運用自相關技術和復雜算法自動識別該機器沖擊的根本原因。綜合這些結果,該算法會得出機器存在機械或潤滑缺陷的可能性。圖8顯示了 PeakVue? Plus Analytics 對某臺機器的軸承故障檢測結果。

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圖8:AMS 2140中的 PeakVue? Plus Analytics 計算結果

 

圖9簡要顯示了 PeakVue? Plus Analytics對該機器缺陷的性質和嚴重性的測定原理。一般而言,隨著PeakVue? 沖擊信號的振幅增加,如果信號的周期性保持在較低水平,則該機器很可能存在潤滑缺陷。然而,如果 PeakVue? 沖擊信號的振幅和周期性都很高,則該機器很可能存在軸承或齒輪磨損等機械缺陷。

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圖9:PeakVue? Plus Analytics 的簡化模型

如果 PeakVue? 沖擊信號的周期性顯著增加,但振幅并未增加,這可能是機械磨損的早期跡象。 

對于沒有故障、狀況良好的機器,PeakVue? 沖擊信號的振幅和周期性都應該非常低。

根據所測定的缺陷性質和嚴重性,PeakVue? Plus Analytics還提供了適當的缺陷解決方案。借助PeakVue? Plus Analytics技術,AMS 2140機械健康分析儀不僅能實現預測性維護和主動維護,還能進一步實現規范性維護。

其它考慮事項

對自動診斷系統而言,將其它因素納入考量,以驗證檢測結果至關重要。AMS 2140中的PeakVue? Plus Analytics提供了如下隨機幫助:

1. 機械缺陷:除了滾動軸承缺陷外,其它可能被標記為機械缺陷的情況包括:

  • 如果機組包含齒輪,請檢查是否存在齒輪磨損。

  • 對于可變速設備,請確保RPM值正確。輸入錯誤的RPM可能會導致測量結果出錯。

  • 如果相鄰的設備存在明顯的振動,該振動可能會通過機器底座傳至目標設備的實際測量部位。在一些情境中,這可能會被識別為機械缺陷。在安排維護工作前,請在相鄰設備上重復上述分析,以避免識別出錯。還可以:(出于維護工作的需要)關閉目標設備,然后在關閉后的設備上重復上述分析。如果仍識別出機械缺陷,則表明該缺陷來自相鄰設備。

2. 潤滑缺陷:泵出現氣蝕時,也會產生隨機的沖擊信號。如果目標設備是泵,請考慮該缺陷是否由泵的氣蝕造成。如果缺陷的確來自潤滑不當,則無論工藝配置如何,分析結果都將保持不變。然而,如果缺陷來自泵的氣蝕,PeakVue? Plus Analytics 的分析結果可能會隨著工藝配置的變化而發生較大改變。

合理使用這一技術,PeakVue? Plus Analytics一定會成為規范性維護計劃的有效組成部分。

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