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PeakVue™ Plus Analytics

发布时间:2020-08-01 点击量:231

PeakVue™ 技术一向是检测滚动轴承缺陷的先进技术。自1995年推出以来,PeakVue™技术不断向机械健康状态监测与分析的新领域扩展。PeakVue™ Plus Analytics 是 PeakVue™ 技术的新进展,它能为机械健康状态提供规范性分析程序。

PeakVue™峰值分析)方法是艾默生开发的一项技术,通过分析机器冲击数据识别轴承缺陷。长期以来,它一直都是该领域的先进技术。

PeakVue™ 技术演变

 

专家之选

1995年,PeakVue™技术面世;一经推出,PeakVue™便迅速成为滚动轴承缺陷诊断的专家之选。它能无比清晰地在频谱中显示轴承缺陷对机器的冲击大小。在图1的示例中,尽管PeakVue™ 频谱显示冲击的水平振幅较低,但其峰值清晰可见。在传统的解调频谱中,未有效过滤的“噪声”信号会掩盖与“缺陷”相关的峰值信号,因此难以提供指示实际缺陷的信息。

图1:PeakVue™ 频谱提供了轴承故障频率的明确指示信息

在轴承出现故障的早期阶段,轴承缺陷仅表现为金属材料的次表面劣化或弱化,但轴承本身没有任何明显的磨损迹象。在过去,由于检测不到明显的磨损,终端用户不得不推迟对轴承的维护。PeakVue™ 技术能在轴承故障发生的早期阶段识别轴承缺陷。

 

然而,作为“专家之选”,PeakVue™ 技术在故障检测阶段的应用难度颇高——只有经过培训、具备专业知识的人员才能正确地设置采集参数。

自动设置

为了降低 PeakVue™ 测量设置的复杂性,让更多人能够使用这项创新技术,我们在振动分析仪的嵌入式分析专家(Analysis Experts)部分内置了自动配置模块(见图2)。“轴承和齿轮分析” 功能首次应用于 CSI 2120 振动分析仪,如今它仍是 AMS 2140 机械健康分析仪的功能之一。借助这一功能,终端用户无需接受高级振动技术培训,即可使用 PeakVue™ 技术开展复杂的测量工作。只需按一下按钮,设备就会自动配置采集参数,让所有用户都能得益于PeakVue™ 强大的信号处理技术。

图2:PeakVue™ 分析专家

PeakVue™ 波形

尽管PeakVue™ 频谱提供了优异的检测结果,PeakVue™ 技术的价值绝不仅限于振动频谱。PeakVue™ 波形也能提供颇具价值的诊断信息,这些信息能揭示出某些无法通过频谱检测到的轴承缺陷(例如极低速滚动轴承故障、齿轮断裂等)。因此,与其它技术相比,PeakVue™ 技术更加全面和强大。
 

图3 显示了轴承转速低于1 RPM时内圈缺陷产生的冲击信号。由于收集时间长、转速的波动幅度较大,人们很难从频谱中识别这类缺陷。此外,在频谱中,冲击信号的振幅(小于0.1 g’s)会进一步衰减至信噪比阈值以下。然而,在PeakVue™ 波形中,我们能清楚地看到内圈缺陷产生的实际冲击信号。当缺陷经过负载区时,冲击信号的振幅显著增加(10倍),然后降回到极低水平。

图3:PeakVue™ 波形显示了转速为1/2 RPM的轴承的内圈缺陷

PeakVue™ 趋势

2010年,PeakVue™ 读数首次传送到控制室,自此,PeakVue™ 值成为机器健康状态监测中高价值的趋势参数之一。PeakVue™ 波形中的峰值变化趋势与轴承的健康状况直接相关。图4显示了机器的振动总量(蓝线)随轴承故障发展的变化趋势。蓝线似乎随机波动,并未显示出任何故障迹象。相比之下,PeakVue™ 趋势(红线)于11月28日离开基线位置,表明轴承在该日出现故障;随后,趋势值逐日稳步攀升,到12月11日轴承失效时,读数约为40g's。

图4:PeakVue趋势(红线)明确揭示了轴承故障的发展趋势,而振动总量趋势(蓝线)未提供任何指示信息。

为便于操作员解读 PeakVue™趋势,我们可以设定一个初始前提:机器状况良好(正确安装和润滑)时,其 PeakVue™ 值应为零或接近零。这一前提被称为“零定律”,据此,操作员就能轻松验证机器的轴承和润滑状况是否正常。

 

对大多工艺设备(例如转速在900到4000 RPM之间的机器)而言,一旦 PeakVue™ 值达到10 g’s,就表明轴承出现了异常状况。随着轴承状况的恶化,PeakVue™ 值会稳定增加。为了监测大多数工艺设备的故障级别,人们总结出了“10法则(Rule of 10’s)”,其主要内容如图5所示。它指出,当 PeakVue™ 的测量值达到10g’s时,轴承出现了异常状况。

PeakVue™ 值

解释

0

机器状况良好

10

机器状况良好

20

机器严重异常

40

机器极端异常

图5:10 法则

如果该值增加到20,故障将升级为“严重异常”。如果该值增加到40,故障将升级为“极端异常”。如今,借助“零定律”和“10法则”,没有接受过振动分析培训的操作员也能对机器状态做出以下判断:

  • 判断机器是否处于健康状态

  • 检测机器是否存在缺陷

  • 监测缺陷的严重程度

PeakVue™ Plus Analytics

PeakVue™ Plus Analytics 是 PeakVue™ 这项突破性技术的新进展。这种创新型技术模拟了分析师在根据 PeakVue™ 值确定机器异常后,对异常性质的判断过程。当 PeakVue™ 值较高时,机器故障可分为机械故障或非机械故障。机械故障是由滚动轴承或齿轮缺陷引起的,它们产生的信号具有明显的周期性。与此相对地,非机械故障的原因往往是轴承润滑不足(或泵出现了气蚀现象)。润滑不足会产生非周期性或随机信号。训练有素的分析师会采用一种名为“自相关”的检测技术,以区分上述两种机器缺陷。类似地,PeakVue™ Plus Analytics 运用自相关技术以及一系列复杂算法来确定某项机器故障的根本原因。

自相关

自相关统计技术用于测量给定信号的周期性。自相关函数值对分析传统振动无甚裨益,但在分析基于 PeakVue™ 技术的机器冲击数据时非常有用。自相关函数通常会返回0到1之间的值。函数值接近零,表明信号具有高度随机性;函数值大于0.25,表明冲击信号的周期性明显,或冲击由机械故障引发。

 

图6显示了两类信号的相关图。这两类信号都指向严重的机器冲击,需要及时采取必要行动。

 

图6:润滑缺陷(左)和轴承故障(右)的自相关图。

左侧信号的自相关性接近于0,振动图形无明显周期性。这类图形往往指向润滑不足引起的非机械故障。相反,右侧信号的自相关图呈现出明显的周期性,振幅在0.5以上。这类具有明显周期性的图形往往指向滚动轴承缺陷引发的机械故障。

 

将上述原理与 PeakVue™ 技术的故障检测能力相结合,就产生了全新的 PeakVue™ Plus技术。操作时,只需按下按钮,即可运行 PeakVue™ Plus,轻松测定机器缺陷的根本原因。该技术已应用于 AMS 2140 机械健康分析仪,成为“分析专家”的全新功能项,如图7所示。

图7:全新 PeakVue™ Plus分析专家

为了测定缺陷的严重程度,须首先确定轴的转速。转速是确定 PeakVue™ 振幅的正常范围的关键。通常,转速越高,振幅的警戒值也越高。

 

从AMS 2140中的路径点启动 PeakVue™ Plus Analytics 时,分析仪会根据路径点转速计算出振幅的警戒值。从Analyze应用启动 PeakVue™ Plus Analytics时,必须先输入或测量机器的转速,分析才能继续。

 

该算法根据轴承转速计算出 PeakVue™ 技术所采集的机器冲击信号的警戒值,然后运用自相关技术和复杂算法自动识别该机器冲击的根本原因。综合这些结果,该算法会得出机器存在机械或润滑缺陷的可能性。图8显示了 PeakVue™ Plus Analytics 对某台机器的轴承故障检测结果。

图8:AMS 2140中的 PeakVue™ Plus Analytics 计算结果

 

图9简要显示了 PeakVue™ Plus Analytics对该机器缺陷的性质和严重性的测定原理。一般而言,随着PeakVue™ 冲击信号的振幅增加,如果信号的周期性保持在较低水平,则该机器很可能存在润滑缺陷。然而,如果 PeakVue™ 冲击信号的振幅和周期性都很高,则该机器很可能存在轴承或齿轮磨损等机械缺陷。

图9:PeakVue™ Plus Analytics 的简化模型

如果 PeakVue™ 冲击信号的周期性显著增加,但振幅并未增加,这可能是机械磨损的早期迹象。 

对于没有故障、状况良好的机器,PeakVue™ 冲击信号的振幅和周期性都应该非常低。

根据所测定的缺陷性质和严重性,PeakVue™ Plus Analytics还提供了适当的缺陷解决方案。借助PeakVue™ Plus Analytics技术,AMS 2140机械健康分析仪不仅能实现预测性维护和主动维护,还能进一步实现规范性维护。

其它考虑事项

对自动诊断系统而言,将其它因素纳入考量,以验证检测结果至关重要。AMS 2140中的PeakVue™ Plus Analytics提供了如下随机帮助:

1. 机械缺陷:除了滚动轴承缺陷外,其它可能被标记为机械缺陷的情况包括:

  • 如果机组包含齿轮,请检查是否存在齿轮磨损。

  • 对于可变速设备,请确保RPM值正确。输入错误的RPM可能会导致测量结果出错。

  • 如果相邻的设备存在明显的振动,该振动可能会通过机器底座传至目标设备的实际测量部位。在一些情境中,这可能会被识别为机械缺陷。在安排维护工作前,请在相邻设备上重复上述分析,以避免识别出错。还可以:(出于维护工作的需要)关闭目标设备,然后在关闭后的设备上重复上述分析。如果仍识别出机械缺陷,则表明该缺陷来自相邻设备。

2. 润滑缺陷:泵出现气蚀时,也会产生随机的冲击信号。如果目标设备是泵,请考虑该缺陷是否由泵的气蚀造成。如果缺陷的确来自润滑不当,则无论工艺配置如何,分析结果都将保持不变。然而,如果缺陷来自泵的气蚀,PeakVue™ Plus Analytics 的分析结果可能会随着工艺配置的变化而发生较大改变。

合理使用这一技术,PeakVue™ Plus Analytics一定会成为规范性维护计划的有效组成部分。

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