Pemantauan Kesehatan Proaktif untuk Mesin Pabrik: Cegah Downtime & Tingkatkan Keandalan

Pemantauan kesehatan atau pemantauan kondisi telah digunakan selama bertahun-tahun pada mesin dan pabrik di mana biaya waktu henti tinggi. Ini dapat memungkinkan kegagalan untuk diantisipasi dan pemeliharaan atau perbaikan untuk dijadwalkan dengan kerugian produksi paling sedikit, serta menghindari pemeliharaan periodik yang tidak perlu.

Ini dapat semudah seseorang yang menelusuri pabrik pada interval teratur dengan instrumen portabel seperti kamera imaging termal dan analis getaran, atau mungkin terpasang secara permanen sehingga data dapat dikumpulkan secara jarak jauh selama waktu yang lama, data dianalisis secara offline dan tren diidentifikasi.

Dengan penggunaan yang semakin meningkat perangkat pintar pada mesin dan pabrik, yang dapat dijaringkan dan data mereka dikumpulkan secara jarak jauh dengan biaya rendah, kemungkinan untuk pemantauan kesehatan pabrik meningkat dengan cepat. Ada banyak informasi yang tersedia di web yang memberikan ide dan menawarkan produk untuk pemantauan.

Dalam posting blog ini, saya akan mengarah ke serangkaian teknik yang memanfaatkan posisi khusus dari drive kecepatan variabel dalam mesin untuk mengakses data yang lebih berguna.

Keselamatan mesin di lantai bengkel

Secara umum, teknik yang diterapkan perlu menggunakan sensor dengan biaya rendah dan cukup non-invasif, sehingga menghindari biaya instalasi tinggi dan risiko kerusakan dari proses instalasi. Sensor sederhana seperti sond termal dan akselerometer dapat dipasang pada bagian yang dapat diakses dan memberikan data yang banyak.

Misalnya, akselerometer sering dapat dengan mudah dipasang pada dukungan bearing atau perabot mesin untuk mengukur getaran radial dari mesin yang berputar, dan dapat mendeteksi defect yang menyebabkan gaya tidak seimbang, seperti bagian berputar yang patah, poros yang retak, dan coupling yang tidak rata.

Pengukuran amplitudo sederhana dapat memberikan peringatan umum tentang defect yang berpotensi merusak, sedangkan analisis frekuensi yang lebih dalam mungkin dapat memfokuskan perhatian pada bagian tertentu terutama jika ada kecepatan rotasi yang berbeda seperti dalam gearbox atau drive sabut.

Pemantauan kesehatan mesin atau pabrik menggunakan drive kecepatan variabel

Drive kecepatan variabel berada dalam posisi unik dalam mesin karena biasanya menyediakan tenaga gerak. Ini adalah perangkat pintar yang terikat erat dengan bagian-bagian kerja mesin melalui motor listrik. Ini berisi informasi yang digunakan untuk melakukan pekerjaannya dengan andal, tetapi yang dapat diakses dan dianalisis dengan sedikit atau tanpa biaya. Dengan kata lain, ini dapat digunakan sebagai seperangkat sensor tambahan, dengan hampir tanpa biaya.

Untuk memulai, drive memiliki sensor internalnya sendiri untuk berbagai suhu internal dan arus motor, yang disediakan oleh produsen untuk mencegah kerusakan pada drive atau motor akibat kondisi abnormal. Ini mungkin juga memiliki sensor suhu motor yang terhubung. Data ini tersedia sebagai parameter drive dan dapat diakses secara berkala untuk memberikan peringatan jika mendekati batas, dan untuk menganalisis tren.

Dalam sistem kontrol closed-loop seperti servo drive, drive berisi data mengenai variabel kontrol. Cukup umum misalnya untuk memantau following error dalam loop kontrol posisi dan mengangkat bendera jika error melebihi ambang – ini mungkin menunjukkan beberapa jenis malfungsi seperti kekakuan yang meningkat (pengerukan yang akan datang, halangan, atau kerusakan) atau backlash (dari aus).

Ini adalah langkah kecil untuk bergerak dari ambang alarm sederhana ke pemantauan tren data yang dihaluskan dan memperingatkan pengguna tentang situasi yang berkembang yang mungkin mengakibatkan kegagalan di masa depan.

Untuk following error harus setidaknya ada transducer poros yang dipasang, yang cenderung menjadi kasus dalam aplikasi kontrol gerakan presisi. Namun, dalam semua aplikasi, drive juga memiliki akses ke pengukuran khusus yang sulit diperoleh oleh instrumen eksternal – torsi motor.

Mengukur Torsi Motor

Untuk mengukur torsi motor secara konvensional menggunakan transducer paling umum dilakukan dengan memasang strain gauge atau sel beban pada pemasang perabot motor. Ini memerlukan pemasang motor khusus jika akan memberikan pengukuran torsi yang masuk akal, dan pengukuran dipengaruhi oleh momen inersia dari bingkai motor berat yang mengurangi sensitivitas pada frekuensi yang lebih tinggi.

Paling sulit lagi adalah mengukur torsi poros dinamis aktual, karena ini memerlukan strain gauge yang berputar untuk dipasang pada poros, dengan telemetri untuk melewatkan data ke sisi yang tetap. Ini adalah operasi yang mahal, dan dilakukan jarang bahkan untuk tes khusus. Tidak mungkin akan menjadi instalasi permanen.

Drive, namun, memiliki data internal untuk arus yang menghasilkan torsi di motor, yang merupakan proxy yang baik untuk torsi poros, tersedia tanpa biaya! Data bahkan tersedia ketika motor itu sendiri tidak dapat diakses, baik di dalam mesin atau di bawah air atau di area berbahaya. Akurasi pengukuran torsi terbaik dalam sistem closed-loop sepenuhnya, tetapi bahkan dalam drive open-loop sederhana data torsi cukup baik untuk banyak tujuan kecuali pada kecepatan terendah.

Setelah kita mengapresiasi bahwa data torsi tersedia dalam drive dengan hampir tanpa biaya, serta data kecepatan yang sesuai, kita dapat memasuki wilayah baru untuk pemantauan mesin dan pabrik. Berikut adalah serangkaian kemungkinan yang telah kita temukan di Control Techniques.

Pembaca mungkin memiliki ide baru untuk jenis mesin tertentu – memerlukan pengetahuan rinci tentang mesin untuk menciptakan metode baru untuk menggunakan data torsi yang dirilis oleh drive.

Daftar berikut menunjukkan informasi yang dimiliki drive, atau dapat dimiliki dengan biaya rendah, semuanya yang dapat dipantau dan dikorelasikan untuk menghasilkan informasi yang berguna tentang mesin:

Batas sederhana untuk torsi rata-rata atau puncak

Data torsi real-time dapat dihaluskan untuk memberikan nilai rata-rata berjalan saat drive aktif, atau nilai puncak dapat ditangkap pada skala waktu yang sesuai untuk aplikasi, ini dapat berapa milidetik hingga hari tergantung pada proses. Alarm dapat dihasilkan jika nilai bergerak di luar rentang yang diharapkan (i.e. melebihi nilai yang diharapkan atau, lebih jarang, jatuh di bawah nilai yang diharapkan).

Tren torsi

Data torsi yang sama dapat dicatat dan dianalisis untuk tren seiring waktu atau terhadap variabel lain, dengan alarm yang ditetapkan untuk menunjukkan tren yang tidak sehat.

Korelasi sederhana torsi rata-rata dengan kecepatan

Dalam banyak proses torsi sangat bergantung pada kecepatan, dalam pola yang telah ditentukan. Misalnya, kipas atau pompa yang memompa fluida melalui saluran, pipa, atau lingkaran tetap, atau jaringan mereka, akan memiliki kurva torsi/kecepatan yang telah ditentukan. Simpangan signifikan dari kurva normal menunjukkan perubahan yang mungkin merepresentasikan masalah. Beberapa contoh adalah:

Torsi rendah:

• Sabut penggerak atau coupling yang patah
• Kehilangan fluida dalam pompa
• Halangan aliran, mis. filter atau layar tersumbat (untuk pompa atau kipas tipe impeller, mungkin berlaku juga untuk konveyor dll.)
• Pendapan pada rotor kipas atau pompa
• Kavitasi dalam pompa karena masuknya udara, swirl, atau kesalahan lain (juga menyebabkan getaran – lihat di bawah)

Torsi tinggi:

• Pengerukan rotor atau bagian lain (parsial atau total)
• Halangan aliran (pompa tipe perpindahan positif)
• Kebocoran besar (pompa atau kipas tipe impeller)

Profil torsi/kecepatan dapat ditetapkan di luar mana keadaan alarm dihasilkan, misalnya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1:

Data torsi perlu mengalami filter low-pass atau pengurangan yang cukup untuk mencegah efek dinamis (torsi percepatan) atau getaran normal dari menghasilkan alarm palsu.

Variabel lain mungkin memiliki dampak, misalnya, tekanan pengiriman fluida yang variabel, jadi toleransi harus ditetapkan cukup lebar untuk mencegah alarm palsu dari penyebab ini.

Korelasi multi-variabel

Dalam proses yang lebih kompleks, torsi akan bergantung pada beberapa variabel, yang mungkin atau mungkin tidak tersedia untuk drive. Misalnya, pertimbangkan kipas yang mengemudikan udara melalui sistem saluran, beberapa di antaranya memiliki kontrol klep untuk mengubah aliran udara lokal. Kurva torsi/kecepatan kemudian tergantung pada posisi klep.

Jika data tersedia mengenai status klep, atau penurunan tekanan melalui klep, maka korelasi multi-variabel mungkin memungkinkan untuk mengizinkan ini. Gambar 2 memberikan ilustrasi sederhana dari kasus dengan dua cabang saluran dengan klep.

Peluang lain adalah untuk menggunakan nilai torsi dan kecepatan yang diukur untuk menyimpulkan aliran dan tekanan pada pompa atau kipas dari kurva karakteristik mereka, yang kemudian dapat dibandingkan dengan nilai terukur dari transducer. Ketidaksesuaian apa pun dapat berarti pompa atau kipas defect atau transducer defect.

Analisis dinamis torsi

Data torsi di drive memiliki bandwidth yang luas dan dalam prinsipnya dapat digunakan untuk analisis dinamis. Cukup umum untuk bandwidth torsi berada di urutan 1 kHz atau lebih, meskipun mungkin tidak mungkin untuk mengakses dan menganalisis data pada tingkat yang begitu tinggi – saluran komunikasi data biasanya membatasi akses data ke interval sampling sekitar 250 ms.

Data torsi berhubungan dengan torsi elektrik di motor, yang ditransmisikan ke poros output tetapi dipengaruhi oleh inersia rotor motor dan kekakuan efektif dari algoritma kontrol motor. Ini membentuk filter low-pass yang karakteristiknya mungkin tidak diketahui.

Dalam sistem closed-loop sepenuhnya mungkin untuk menyimpulkan fungsi transfer dan mendapatkan data torsi poros yang akurat, sehingga misalnya torsi reversi frekuensi tinggi dapat terdeteksi. Namun pengukuran tidak perlu dikalibrasi secara tepat agar perbandingan atau analisis tren berhasil.

Dalam praktik getaran dengan frekuensi di daerah 100 – 500 Hz telah berguna dipantau dari data torsi elektrik motor.

Blok data dapat ditangkap secara real-time dan dianalisis secara dinamis secara offline. Analisis dapat berada dalam domain waktu, misalnya dengan menghitung magnitudo fluktuasi (getaran torsi keseluruhan atau fluktuasi, amplitudo r.m.s. dengan atau tanpa pengurangan waktu, nilai puncak atau nilai puncak negatif) atau dalam domain frekuensi melalui transformasi Fourier terhadap waktu atau variabel lain seperti posisi. Ini kemudian dapat memungkinkan perubahan yang berkembang untuk terdeteksi, khususnya dalam pola getaran torsi:

• Amplitudo getaran torsional keseluruhan yang berlebihan, wide-band atau band-limited, mis. dari bagian mesin yang patah atau kavitasi dalam pompa
• Torsi puncak berlebihan yang mungkin mengakibatkan kerusakan mekanis atau aus dini
• Reversi torsi yang sering yang dapat menyebabkan getaran gigi yang mengakibatkan aus dini atau kerusakan
• Resonansi torsional, mis. dari coupling yang longgar, yang mengakibatkan puncak dalam spektrum frekuensi yang frekuensinya tidak bergantung pada kecepatan meskipun mungkin ditingkatkan pada kecepatan tertentu
• Getaran torsional, dengan satu atau lebih siklus per revolusi, mis. dari poros yang retak, impeller, atau kerusakan gigi gear, atau kerusakan mekanis lainnya, dengan kemungkinan melacak sumber dalam mesin kompleks dari frekuensi puncak spektral, kecepatan, dan pengetahuan rasio gearbox atau drive lainnya.

Analisis dinamis torsi dengan korelasi kecepatan

Dalam beberapa contoh yang diberikan di atas jelas bermanfaat untuk mempertimbangkan kecepatan poros bersama dengan analisis dinamis torsi, karena getaran yang terkait dengan rotasi poros akan berada pada frekuensi rotasi (efek once-per-revolution) atau kelipatan dari itu (mis. poros yang retak memberikan twice-per-revolution, impeller mungkin pada N-per-revolution, gigi gear pada N atau N₁/N₂ –per-revolution).

Bisa membantu untuk membuat plot gabungan dari analisis spektral getaran dengan kecepatan, yang akan membedakan dengan jelas efek N-per-revolution dari efek resonansi yang frekuensinya tetap tetapi mungkin hanya diangses pada rentang kecepatan tertentu. Ini disebut cascade plots atau waterfall plots, dan ditawarkan secara luas oleh penyedia peralatan analisis getaran.

Hati-hati – tingkat sampling dan aliasing

Perlu berhati-hati dalam sistem dengan getaran torsi cepat. Data torsi di-sample pada tingkat yang mungkin dibatasi oleh kemampuan drive untuk menyimpan atau mengekspor data pada tingkat yang diperoleh secara internal. Frekuensi sampling akan menghasilkan error alias pada frekuensi seperti (f_s – f_d) di mana f_d adalah konten frekuensi data dan f_s adalah frekuensi sampling. f_s perlu dipertahankan di atas sekitar 3 kali f_d untuk menghindari menghasilkan produk frekuensi baru yang membingungkan di dalam daerah minat.

Manfaat tambahan dari cascade plots adalah produk alias terlihat dengan jelas, frekuensinya menurun seiring bertambahnya kecepatan sedangkan dengan efek genuininya frekuensi meningkat atau tetap konstan.

Analisis kecerdasan buatan

Dalam semua di atas, saya telah berkonsentrasi pada aplikasi di mana pemahaman fisik tentang proses digunakan untuk menentukan perilaku yang diharapkan, dan data yang tersedia digunakan untuk membandingkan operasi aktual dengan harapan. Bahkan jika skala amplitudo tidak pasti, frekuensi unik dan tren dapat diidentifikasi.

Keuntungan dari pendekatan ini adalah bahwa orang yang terlibat dalam proses dapat memahami data dan bekerja dari informasi dan kondisi alarm yang dihasilkan untuk mengembangkan diagnosis untuk pabrik.

Alternatif adalah untuk menggunakan bentuk algoritma pembelajaran mesin untuk melacak semua data yang tersedia dan bertujuan untuk menyimpulkan pola perilaku normal dan abnormal. Ini adalah subjek penelitian saat ini, misalnya https://phys.org/news/2016-02-scientist-ai-algorithm-machinery-health.html .

Kesimpulan

Ide yang diberikan di atas adalah ide umum berdasarkan gambaran luas tentang mesin dengan bagian berputar, coupling, dan gear, atau pompa atau kipas. Saya berharap dengan menunjukkan akses khusus yang diberikan drive ke beberapa data yang berharga, terutama data torsi dinamis, desainer mesin akan dapat menerapkan ide ini pada aplikasi mereka yang spesifik dan unik.