Мониторинг состояния (в просторечии CM ) — это процесс мониторинга параметра состояния оборудования (вибрация, температура и т. д.) с целью выявления существенных изменений, указывающих на развивающуюся неисправность. Это основной компонент предиктивного обслуживания . Использование мониторинга состояния позволяет планировать техническое обслуживание или предпринимать другие действия для предотвращения косвенных убытков и избежания их последствий. Мониторинг состояния имеет уникальное преимущество в том, что условия, которые могут сократить нормальный срок службы, могут быть устранены до того, как они перерастут в серьезную неисправность. Методы мониторинга состояния обычно используются на вращающемся оборудовании, вспомогательных системах и других машинах, таких как оборудование с ременным приводом (компрессоры, насосы , электродвигатели , двигатели внутреннего сгорания, прессы), в то время как периодические проверки с использованием методов неразрушающего контроля (NDT) и оценка пригодности к эксплуатации (FFS) [1] используются для статического оборудования завода, такого как паровые котлы , трубопроводы и теплообменники .
Следующий список включает основные методы мониторинга состояния, применяемые в промышленном и транспортном секторах:
Большинство технологий CM стандартизированы ISO и ASTM . [8]
Вращающееся оборудование — это отраслевой обобщающий термин , включающий редукторы, поршневые и центробежные машины.
Наиболее часто используемый метод для вращающихся машин – это анализ вибрации . [9] [10] [11] [12]
Измерения можно проводить на корпусах подшипников машин с помощью акселерометров (сейсмических или пьезоэлектрических преобразователей) для измерения вибраций корпуса, а на подавляющем большинстве критических машин — с помощью вихретоковых преобразователей, которые непосредственно наблюдают за вращающимися валами для измерения радиального (и осевого) смещения вала. Уровень вибрации можно сравнить с историческими базовыми значениями, такими как предыдущие запуски и остановки, а в некоторых случаях и с установленными стандартами, такими как изменения нагрузки, для оценки серьезности. OEM-производители машин и деталей также определяют пределы вибрации на основе конструкции машины или внутренних деталей, например, частоты отказов подшипников.
Интерпретация полученного сигнала вибрации — сложная процедура, требующая специальной подготовки и опыта. [13] Она упрощается за счет использования современных технологий, которые автоматически выполняют большую часть анализа данных и предоставляют информацию вместо необработанных данных. Одним из часто используемых методов является изучение отдельных частот, присутствующих в сигнале. Эти частоты соответствуют определенным механическим компонентам (например, различным деталям, из которых состоит подшипник качения ) или определенным неисправностям (таким как дисбаланс или несоосность вала). Исследуя эти частоты и их гармоники, специалист по CM часто может определить место и тип проблемы, а иногда и первопричину. Например, высокая вибрация на частоте, соответствующей скорости вращения, чаще всего возникает из-за остаточного дисбаланса и устраняется путем балансировки машины. С другой стороны, изнашивающийся подшипник качения обычно будет показывать сигналы вибрации на определенных частотах, увеличивающиеся по интенсивности по мере его износа. Специальные аналитические приборы могут обнаружить этот износ за недели или даже месяцы до отказа, давая достаточное предупреждение для планирования замены до отказа, который может привести к гораздо более длительному простою. Помимо всех датчиков и анализа данных важно помнить, что более 80% всего сложного механического оборудования выходят из строя случайно и вне зависимости от срока его службы. [14]
Большинство современных приборов для анализа вибрации используют быстрое преобразование Фурье (БПФ) [15] , которое является частным случаем обобщенного дискретного преобразования Фурье и преобразует сигнал вибрации из его представления во временной области в его эквивалентное представление в частотной области . Однако частотный анализ (иногда называемый спектральным анализом или анализом сигнатуры вибрации) является лишь одним из аспектов интерпретации информации, содержащейся в сигнале вибрации. Частотный анализ, как правило, наиболее полезен для машин, в которых используются подшипники качения, и основными видами отказов которых, как правило, являются деградация этих подшипников, которые обычно демонстрируют увеличение характерных частот, связанных с геометрией и конструкцией подшипника. В зависимости от типа машины, ее типичных неисправностей, типов используемых подшипников, скоростей вращения и других факторов специалист по CM может использовать дополнительные диагностические инструменты, такие как проверка сигнала во временной области, фазовое соотношение между компонентами вибрации и меткой синхронизации на валу машины (часто называемой keyphasor ) , исторические тенденции уровней вибрации, форма вибрации и множество других аспектов сигнала вместе с другой информацией из процесса, такой как нагрузка, температура подшипника, скорость потока, положение клапанов и давление, чтобы обеспечить точную диагностику. Это особенно верно для машин, которые используют подшипники с жидкостью, а не подшипники качения . Чтобы иметь возможность рассматривать эти данные в более упрощенной форме, аналитики вибрации или инженеры по диагностике машин приняли ряд математических графиков для отображения проблем машины и рабочих характеристик, эти графики включают в себя диаграмму Боде , каскадную диаграмму , полярную диаграмму и график орбитальной временной базы среди других.
Ручные сборщики и анализаторы данных теперь стали обычным явлением на некритических или балансировочных машинах завода, на которых постоянное онлайн-измерение вибрации не может быть экономически оправдано. Техник может собирать образцы данных с нескольких машин, затем загружать данные в компьютер, где аналитик (а иногда и искусственный интеллект) может изучать данные на предмет изменений, указывающих на неисправности и надвигающиеся отказы. Для более крупных, более критических машин, где последствия для безопасности, перерывы в производстве (так называемое «время простоя»), замена деталей и другие расходы на отказ могут быть ощутимыми (определяются индексом критичности), обычно используется постоянная система мониторинга, а не периодическое ручное измерение данных. Однако диагностические методы и инструменты, доступные в любом подходе, в целом одинаковы.
В последнее время системы мониторинга состояния в режиме реального времени также применяются в таких отраслях тяжелой перерабатывающей промышленности, как водоснабжение, сталелитейная, нефтегазовая, целлюлозно-бумажная, горнодобывающая, нефтехимическая и ветроэнергетика.
Мониторинг производительности — менее известная методика мониторинга состояния. Она может применяться к вращающимся машинам, таким как насосы и турбины, а также к стационарным элементам, таким как котлы и теплообменники. Требуются измерения физических величин: температуры, давления, расхода, скорости, смещения, в зависимости от элемента установки. Абсолютная точность требуется редко, но необходимы повторяемые данные. Обычно требуются калиброванные контрольные приборы, но определенный успех был достигнут на установке с DCS (распределенными системами управления). Анализ производительности часто тесно связан с энергоэффективностью и поэтому давно применяется на парогенераторных установках. В некоторых случаях можно рассчитать оптимальное время для капитального ремонта для восстановления ухудшенной производительности.
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 также наблюдаются более традиционными методами, охватывающими электрические, механические и эксплуатационные области. Системы на основе моделей работают по линиям, показанным на рисунке 6 ниже, и измеряют как ток, так и напряжение во время работы двигателя, а затем автоматически создают математическую модель взаимосвязи между током и напряжением. Применяя эту модель к измеренному напряжению, вычисляется смоделированный ток, который сравнивается с фактическим измеренным током. Отклонения между измеренным током и смоделированным током представляют собой несовершенства в системе двигателя и приводимого в действие оборудования, которые можно проанализировать с помощью комбинации вектора Парка для упрощения трехфазных токов до двух ортогональных фаз (D&Q), анализа Фурье для получения графика спектральной плотности мощности и алгоритмической оценки полученного спектра для выявления конкретных неисправностей или режимов отказа. Эти системы предназначены для постоянной установки в качестве решения для мониторинга состояния, а не как краткосрочное диагностическое измерительное устройство, и их выходы могут быть интегрированы в обычные системы завода. Будучи постоянно подключенными, исторические тенденции автоматически фиксируются.
Тип выходных данных, которые могут создавать эти типы устройств, включают одноэкранные, светофорные дисплеи общей работы оборудования вместе с диагностикой ряда механических, электрических и эксплуатационных проблем, а также графики трендов, показывающие, как эти параметры изменяются с течением времени. Концепция этого типа устройства заключается в том, что его могут использовать обычные операторы и специалисты по техническому обслуживанию завода без необходимости специальной интерпретации спектров, хотя базовые спектральные графики доступны при необходимости. Тип неисправностей, которые могут быть обнаружены, включает ряд механических проблем, таких как дисбаланс, несоосность и проблемы с подшипниками в двигателе и приводимом 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 контролируют мощность и способны выявлять проблемы, вызванные необычными условиями эксплуатации, и определять причины потери эффективности. Поскольку системы на основе моделей исследуют только разницу между фактическими и прогнозируемыми токами, они эффективно отфильтровывают все обычные электрические сигналы, которые так очевидны в 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 справляются с системами с инверторным приводом, где входное напряжение может иметь переменную частоту и может быть шумная форма волны с высоким содержанием гармонических компонентов. Системы на основе моделей эффективно отфильтровывают весь этот шум в сигнале напряжения из результирующего сигнала тока, оставляя только основные несовершенства. Эта простота использования и низкая стоимость этого типа оборудования делает его подходящим для оборудования с более низкой стоимостью и меньшей критичностью. [16]
Индекс критичности часто используется для определения степени мониторинга состояния на данной машине с учетом назначения машины, избыточности (т. е. если машина выходит из строя, есть ли резервная машина, которая может взять ее на себя), стоимости ремонта, влияния простоя, проблем со здоровьем, безопасностью и окружающей средой и ряда других ключевых факторов. Индекс критичности помещает все машины в одну из трех категорий: