Fallstudie: Detektion von Mangelschmierung

Detektion von Mangelschmierung bei Generatorenlagern


Laut einer Untersuchung von RKB* sind 80% der vorzeitigen Wälzlagerausfälle auf Probleme mit der Schmierung zurückzuführen. Eine mangelnde Schmierung verursacht eine erhöhte Reibung und eine erhöhte Reibung verursacht Körperschallemissionen im Bereich über 20 kHz, was als Ultraschallbereich bezeichnet wird. Bei einem Kleinwasserkraftwerk (180 KW) wurde dieser Effekt ausgenutzt, um den Schmierzyklus gezielt zu optimieren.


Kleinwasserkraftwerke müssen aufgrund Ihrer geringen Größe konstant Ihre Wartungskosten optimieren, um am Strommarkt konkurrenzfähig zu sein. Obwohl Kraftwerke in der Regel für eine Lebensdauer von vielen Jahrzehnten ausgelegt sind, werden diese Vorgaben aufgrund von mangelhaftem Betrieb häufig nicht erreicht. Wälzlager müssen deutlich vor dem Ende der geplanten Lebensdauer getauscht werden, Turbinen werden aufgrund von Kavitation (siehe Fallstudie Kavitation) stark beschädigt.


Generator (orange) im 180 KW Wasserkraftwerk

Um die Lebensdauer der Wälzlager zu maximieren, wurde neben der Standardvorhersage der Restlebensdauer mittels Senzoro‘s BeepMeep® auch der Schmierindikator erfasst. Auf Basis von mehr als 20 000 Messungen an Wälzlagern wurde eine Datenbank aufgebaut, um auf Basis der Ultraschallmessung auf die vorhandene Reibung zu schließen.


Bei der zweiten Messung im Rahmen der Zusammenarbeit wurde zwar kein Wälzlagerschaden detektiert, aber ein hoher Schmierindikator, sowie ein klarer Anstieg gegenüber der Erstmessung.


Angepasster Schmierzyklus


Um einen frühzeitigen Lagerschaden zu vermeiden, wurde der Schmierzyklus entsprechend angepasst. Die Folgemessung zeigte wieder Werte im Normalbereich.


Schmierindikator auf Basis Ultraschallmessung

Fazit


Neben der sicheren Erkennung von Lagerschäden mittels Künstlicher Intelligenz, kann BeepMeep® auch dabei helfen, die Lebensdauer von Komponenten durch die Erkennung von „lebenszeitmindernden“ Zuständen wie Mangelschmierung zu erhöhen. Das „open data“ Prinzip stellt sicher, dass die generierten Daten dem Unternehmen in einem offenen Format und somit frei nutzbar zur Verfügung gestellt werden.



* The Most Common Causes of Bearing Failure and the Importance of Bearing Lubrication



Autor: Dipl. Ing. Mag. Markus Loinig, Senzoro GmbH

Email: markus@senzoro.com

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