Verwendung von LTspice zur Analyse von Schwingungsdaten in zustandsbasierten Überwachungssystemen

Autor: Simon Bramble, Analog Devices

Der Fortschritt in der digitalen Technologie zeigt keinerlei Anzeichen einer Verlangsamung und durchdringt jeden Bereich unseres Lebens. Maschinen mit Intelligenz auszustatten ist weit entfernt von einer Orwellschen Dystopie, sondern führt zu Effizienzsteigerungen in der Fabrikautomation, da automatisierte Rückkopplungsschleifen die direkte Wartungszeit reduzieren können

Industry 4.0 beschreibt das Konzept, die Vorteile großer Daten in die Werkshalle zu bringen. Mit Sensoren ausgestattete Maschinen können ihre eigene Leistung überwachen und miteinander kommunizieren, so dass sie sich die gesamte Arbeitslast teilen und gleichzeitig wichtige Diagnoseinformationen an das Backoffice liefern können, egal ob im selben Gebäude oder auf einem anderen Kontinent.
Ein kurzer Überblick über das Produktangebot von Analog Devices zeigt, dass sich ADI stark für die Bereitstellung von Lösungen für das industrielle Internet der Dinge (IIOT), engagiert, insbesondere durch das Anbieten robuster, hochleistungsfähiger Signalkettenkomponenten vom Sensor bis zur Cloud.

Einer dieser Bereiche der Industrieautomation ist die zustandsbasierte Überwachung (CbM), bei der die nominellen Betriebseigenschaften einer Maschine sorgfältig kalibriert werden und anschließend die Maschine selbst mit lokalen Sensoren genau überwacht wird. Vom Nennsignal abweichende Bedingungen weisen darauf hin, dass die Maschine gewartet werden muss. Mit zustandsbasierten Überwachungssystemen ausgestattete Maschinen können somit gewartet werden, wenn dies tatsächlich erforderlich ist, und nicht als Teil eines relativ willkürlichen Wartungsplans.

Der beste Weg, zur Bestimmung des Gesundheitszustandes eines Motors, ist die Untersuchung seiner Schwingungscharakteristik. Die MEMS-Technologie von Analog Devices ermöglicht die kontinuierliche Überwachung der Schwingungscharakteristik eines Motors und die Ermittlung des Zustands des Motors, indem dessen Charakteristik mit der eines bekannten fehlerfreien Motors verglichen wird. Tatsächlich hat jeder Motorfehler seine eigene, einzigartige Oberschwingungscharakteristik. Durch Betrachtung des Oberwellengehalts des Schwingungsmusters können Fehler in den Lagern, Innen- und Außenringen und sogar in der Verzahnung des Getriebes erkannt werden.

Analyse von Schwingungsdaten in LTspice

Um Daten für die Fourier-Analyse in LTspice zu erzeugen, wurden drei Beschleunigungsmesser vom Typ ADXL1002  an einen Motor angeschlossen, wie in Abbildung 1 dargestellt, um Schwingungen in seitlicher, vertikaler und Vorwärts-Rückwärts-Richtung bzw. X-, Y- und Z-Richtung zu messen.

Die Schwingungsdaten wurden heruntergeladen und in einer Microsoft Excel-Tabelle gespeichert. Die Daten wurden mit 500 kSPS abgetastet, so dass eine Sekunde Schwingungsdaten drei Spalten Microsoft Excel-Daten mit jeweils 500.000 Zeilen ergaben. Ein Beispiel für die X-, Y- und Z-Daten ist in Abbildung 2 dargestellt.

Der Oberwellengehalt dieser Daten kann nun untersucht werden, um den "Gesundheitszustand" des Motors zu bestimmen. Die Fourier-Analyse ist ein mathematisches Verfahren zur Extraktion des Frequenzanteils einer Komponente aus einer Wellenform. Der Spektralgehalt einer reinen Sinuswelle besteht aus nur einer Frequenz, der sogenannten Grundschwingung. Bei einer verzerrten Sinuswelle erscheinen neben der Grundschwingung auch andere Frequenzen. Durch die Analyse des Frequenzgehalts des Schwingungsmusters des Motors kann eine genaue Diagnose seines Gesundheitszustands erstellt werden.
Hardware und Software, die in der Lage sind, Fourier-Analysen durchzuführen, können teuer sein, daher zeigen wir hier eine Methode zur Durchführung von Fourier-Analysen von MEMS-Daten, die im Wesentlichen kostenlos ist.

LTspice ist ein leistungsfähiger und kostenloser Schaltungssimulator, der die Möglichkeit bietet, den Frequenzgehalt beliebiger Wellenformen mittels Fourier-Analyse darzustellen, einschließlich der vom MEMS-Sensor erhaltenen Schwingungsdaten in zustandsbasierten Überwachungssystemen.

LTspice kann ein Fourier-Analysediagramm erstellen, wenn die Daten in dem in Abbildung 3 gezeigten Format vorliegen, wobei jeder Schwingungsdatenpunkt mit seinem entsprechenden Zeitstempel gepaart wird.
 

Es ist relativ einfach, die Daten mit Microsoft Excel in dieses Format zu übertragen. Gehen Sie dazu folgendermaßen vor:

Separieren Sie zunächst die Datenspalten in Abbildung 2 in drei Arbeitsblätter innerhalb der Excel-Datei mit den Namen X, Y und Z, wie in Abbildung 4 gezeigt.
 

Fügen Sie links neben den Daten eine Spalte ein - diese Spalte ist für den Zeitstempel jedes Datenwerts vorgesehen.

Da 500.000 Datenproben über eine Zeitspanne von einer Sekunde entnommen wurden, wurde jeder Datenpunkt im Abstand von 2 µs erfasst. Geben Sie daher in der ersten Zelle der neuen Spalte

2E-6

ein, was dem ersten Zeitstempel bei 2 µs entspricht.

Der einfachste Weg, den Rest der Zeitstempelspalte zu befüllen, ist die Verwendung des Befehls Series. Geben Sie im Suchfeld in Microsoft Excel „Series“ ein, um die in Abbildung 5 gezeigten Menüoptionen aufzurufen.

Wählen Sie von hier aus Fill Series oder Pattern füllen und anschließend Series aus dem Dropdown-Menü.

Es erscheint das in Abbildung 6 gezeigte Dialogfeld, in dem die Optionsschaltflächen Columns und Linear ausgewählt sind. Geben Sie unter Step value einen Schrittwert von 2E-6 und unter Stop value einen Stoppwert von 1 ein.
 

Klicken Sie auf OK, um die linke Spalte mit Zeitstempeln zu füllen, die in Schritten von 2 µs bis zu einem Stoppwert von 1 Sekunde erhöht werden. Dasselbe lässt sich erreichen, indem die ersten paar Werte ausgefüllt werden und dann der Cursor zur unteren Zelle am Ende des Datenbereichs gezogen wird - aber bei 500.000 Datenzeilen wäre dies eine langwierige Angelegenheit.

Die Daten liegen nun in einem Format vor, das von LTspice verarbeitet werden kann, wie in Abbildung 7 gezeigt.

Wählen Sie die passende Anzahl von Dezimalstellen, wie in Abbildung 9 gezeigt.

Wenn der Datensatz groß und das Stichprobenintervall niedrig ist, kann es vorkommen, dass Microsoft Excel die Zeitstempel auf eine ungeeignete Anzahl von Dezimalstellen rundet. Wenn dies der Fall ist, die erste Spalte markieren und anschließend Format > Format Cells auswählen, wie in Abbildung 8 gezeigt.

Nachdem die Spalte mit den Zeitstempeln befüllt und um die signifikanten Stellen erweitert wurde, kopieren Sie beide Spalten einer jeden Tabelle in eine eigene Notepad-Datei oder eine andere Texteditor-Datei, wie in Abbildung 10 dargestellt.
 

Sie sollten jetzt drei Textdateien mit den Schwingungsdaten für die Achsen X, Y und Z im zustandsbasierten Überwachungssystem haben.

Diese Daten können nun direkt in LTspice eingelesen werden.

Erstellen Sie ein Modell in LTspice, wie in Abbildung 11 dargestellt. In diesem Modell sind sechs Spannungsquellen vorhanden, die jeweils den fehlerbehafteten und fehlerfreien Daten für die Achsen X, Y und Z entsprechen. Dies ermöglicht die Durchführung einer Fourier-Analyse der Schwingungsdaten eines neuen Motors, so dass diese mit der Fourier-Analyse der Daten eines vermutlich fehlerhaften Motors verglichen werden können. Ein großer Vorteil dieser Methode besteht darin, dass die Frequenzkurve eines neuen (fehlerfreien) Motors mit der eines vermuteten fehlerhaften Motors überlagert werden kann, so dass der Unterschied in der Leistung sichtbar wird.
 

Der LTspice-Befehl

.options plotwinsize=0 numdgt=15

deaktiviert die standardmäßige Kompression in LTspice und liefert manchmal klarere Ergebnisse. Die Simulation läuft schneller, wenn diese Zeile weggelassen wird, erzeugt aber möglicherweise weniger genaue Ergebnisse.

Wenn der Schaltplan vollständig ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf jede Spannungsquelle, wählen Sie die Schaltfläche Advanced, aktivieren Sie das Optionsfeld PWL File und geben Sie dann den Dateinamen der entsprechenden Textdatei mit den Schwingungsdaten ein, wie in Abbildung 12 dargestellt. Dadurch entsteht eine stückweise lineare Spannungsquelle, die aus einer Reihe von Spannungen und ihren entsprechenden Zeitinstanzen besteht. Sie machen sich das Leben einfacher, wenn Sie diese Textdateien im selben Verzeichnis wie die LTspice-Datei speichern.
 

Die Transientenanalyse sollte anschließend so konfiguriert werden, dass sie während der Dauer der ursprünglichen Schwingungsprüfung mit dem Befehl .tran 1 gestartet werden kann.

Starten Sie nun die Simulation Die Simulation kann in Abhängigkeit von den Datenpunkten und der Länge der Transientenanalyse einige Zeit in Anspruch nehmen.

Die Simulationsergebnisse für den fehlerhaften und den fehlerfreien Motor sind in Abbildung 13 dargestellt. Das Experiment wurde an einem mit 587,3 U/min drehenden Motor mit einem Lagerschaden mit falsch ausgerichtetem Außenring und mit einer Last von 12 lbs/5,5 kg durchgeführt. Die Diagramme zeigen zudem das Schwingungsmuster eines fehlerfreien Motors mit gleicher Drehzahl. Es ist offensichtlich, dass der fehlerhafte Motor gegenüber dem nicht fehlerhaften Motor eine deutlich höhere Amplitude der Schwingungscharakteristik aufweist.
 

Wenn das Wellenformfenster ausgewählt ist, wählen Sie in der Menüleiste View > FFT. Dies bewirkt die Berechnung der FFT auf der Grundlage der transienten Daten.

Bei Betrachtung der Daten in Abbildung 2 zeigen die Zahlen eine geringe Abweichung über ein großes Offset von etwa 35.000. Bei der Simulation in LTspice entspricht dies einer Offset-Gleichspannung von 35.000 V mit einer Wechselstrom-Wellenform, die dieses Offset überlagert.

Im Fourier-Diagramm manifestiert sich diese Offset-Spannung als große Gleichstromkomponente, so dass, bei automatischer Skalierung der Y-Achse durch LTspice die Oberschwingungen von Interesse zu klein skaliert werden. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die X-Achse, um einen Frequenzbereich oberhalb von Gleichstrom festzulegen, so dass die Offset-Gleichspannung ignoriert wird - ein Bereich von 5 Hz bis 1 kHz sollte hier ausreichen.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Y-Achse und wählen Sie das Auswahlfeld Linear, um die Oberschwingungen anzuzeigen, wie in Abbildung 14 dargestellt.

Durch Rechtsklicken innerhalb des Plotbereichs können zusätzliche Plotbereiche hinzugefügt werden, wodurch der Spektralgehalt der Schwingung in X-, Y- und Z-Plots aufgeteilt werden kann, wie in Abbildung 15 dargestellt.

Die 10-Hz-Drehfrequenz des Motors ist deutlich zu erkennen, ebenso wie signifikante Oberwellen bei 60 Hz, 142 Hz und 172 Hz. Es würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, zu analysieren, welche Komponente im Inneren des Motors diese Oberschwingungen verursacht hat, aber es besteht kein Zweifel, dass sich das Schwingungsmuster durch den Verschleiß des Motors verändert hat.

Schlussbemerkung

Die MEMS-Beschleunigungsmesser von Analog Devices liefern kritische Daten zur Früherkennung von Motorausfällen, allerding ist dies nur die halbe Lösung. Die Daten müssen mit Hilfe der Fourier-Analyse sorgfältig untersucht werden.Geräte oder Software, die eine Fourier-Analyse durchführen können sindin der Regel teuer. LTspice bietet einen kostenlosen Weg zur genauen Analyse von CbM-Daten und ermöglicht so die Früherkennung und Diagnose von Maschinenausfällen.

Über den Autor

Simon Bramble hat 1991 sein Studium an der Brunel University in London mit einem Abschluss in Elektrotechnik und Elektronik mit Spezialisierung auf Analogelektronik und Leistungselektronik abgeschlossen. Er hat seine berufliche Laufbahn im Bereich der Analogelektronik verbracht und bei Linear Technology (jetzt Teil von Analog Devices) gearbeitet.