Hüllkurvenanalyse (Demodulation) zur frühzeitigen Fehlererkennung

Definition: Was ist Hüllkurvenanalyse?

Hüllkurvenanalyse, auch bekannt als Demodulation Die Hochfrequenz-Hüllkurvenanalyse ist ein leistungsstarkes Signalverarbeitungsverfahren, das in der Schwingungsanalyse eingesetzt wird, um frühzeitige Fehler in Wälzlagern und Getrieben zu erkennen. Solche Fehler, wie mikroskopische Risse oder Abplatzungen, erzeugen jedes Mal, wenn ein Wälzkörper über den Defekt läuft, eine Reihe von niederenergetischen, hochfrequenten Spannungswellen oder „Stößen“. Die Hüllkurvenanalyse ist eine Methode, um diese sich wiederholenden Stoßsignale aus der allgemeinen Hintergrundschwingung der Maschine zu extrahieren.

Warum reicht die Standard-FFT nicht aus?

Die Energie dieser winzigen anfänglichen Stöße ist oft zu gering und die Frequenz zu hoch, um in einem Standard-Schwingungsspektrum (FFT) sichtbar zu sein. Das Signal geht oft im Grundrauschen unter oder wird von größeren, niederfrequenten Schwingungen wie Unwucht oder Fehlausrichtung überlagert. Die Stöße wirken als *Modulator* für die Eigenresonanzfrequenzen der Maschine. Die Hüllkurvenanalyse dient dazu, dieses Signal zu demodulieren und die zugrunde liegenden Fehlerfrequenzen aufzudecken.

Der Hüllkurvenanalyseprozess

Die Technik funktioniert, indem die Hochfrequenzsignale isoliert und anschließend ihre Wiederholungsrate untersucht werden. Der Prozess umfasst mehrere Schritte:

1. Bandpassfilterung: Das Rohschwingungssignal wird zunächst durch einen Hochpass- oder Bandpassfilter geleitet. Dadurch werden alle starken, niederfrequenten Schwingungen (z. B. unter 1 kHz oder 5 kHz) entfernt und die mit den Stößen verbundenen hochfrequenten Schwingungen und Spannungswellen isoliert.
2. Berichtigung: Das gefilterte Hochfrequenzsignal wird dann gleichgerichtet, wodurch der negative Teil des Signals im Wesentlichen in einen positiven umgewandelt wird. Dadurch wird das Signal für die Hüllkurve vorbereitet.
3. Hüllkurvenfilterung (Tiefpassfilterung): Auf das gleichgerichtete Signal wird ein Tiefpassfilter angewendet. Dadurch wird das hochfrequente Trägersignal geglättet, sodass nur die „Hüllkurve“ übrig bleibt – eine Wellenform, die das Amplitudenmodulationsmuster darstellt, also die Wiederholungsrate der ursprünglichen Stöße.
4. FFT der Hüllkurve: Abschließend wird dieses neue Hüllkurvensignal einer Fast Fourier Transformation (FFT) unterzogen. Das resultierende „Hüllkurvenspektrum“ zeigt deutlich die Häufigkeit der wiederholten Stöße.

Fehlerdiagnose mit dem Hüllkurvenspektrum

Die Spitzen im Hüllkurvenspektrum entsprechen der berechneten Lagerleistung FehlerhäufigkeitenDurch Vergleich der Spitzen im Spektrum mit diesen bekannten Frequenzen kann ein Analytiker die genaue Position des Fehlers bestimmen:

• BPFO (Kugeldurchlauffrequenz, Außenring): Zeigt einen Defekt am stationären Außenring des Lagers an.
• BPFI (Kugeldurchlauffrequenz, Innenring): Zeigt einen Defekt am rotierenden Innenring an. Dieser Peak weist häufig Seitenbänder bei 1x U/min auf, da sich der Defekt in die Lastzone hinein und aus ihr heraus bewegt.
• BSF (Ballspinfrequenz): Zeigt einen Defekt an einem der Wälzkörper (Kugeln oder Rollen) an.
• FTF (Grundfrequenz des Zuges): Die niedrigste Frequenz weist auf einen Fehler im Lagerkäfig hin, der die Rollen an ihrem Platz hält.

Ähnlich verhält es sich bei Getrieben: Das Hüllkurvenspektrum kann Spitzen bei der Laufgeschwindigkeit eines Zahnrads mit einem gerissenen oder gebrochenen Zahn aufzeigen, was auf wiederholte Stöße einmal pro Umdrehung hindeutet.

Die Macht der Früherkennung

Der Hauptvorteil der Hüllkurvenanalyse liegt in ihrer Empfindlichkeit. Sie kann Lager- und Getriebefehler Monate oder sogar Jahre früher erkennen, als sie in einem Standardgeschwindigkeitsspektrum sichtbar wären oder genügend Wärme erzeugen würden, um mit Infrarot-Thermografie sichtbar zu werden. Dies bietet eine wertvolle Frühwarnung, die eine Planung und Terminierung von Wartungsarbeiten mit minimalen Unterbrechungen ermöglicht und so katastrophale Ausfälle und Folgeschäden verhindert.

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