Definition: Was sind Lagerausfallhäufigkeiten?

Lagerfehlerhäufigkeiten (auch Lagerdefektfrequenzen oder charakteristische Frequenzen genannt) sind spezifische Vibration Frequenzen entstehen, wenn Wälzkörper – Kugeln oder Rollen – in einem Lager über Defekte wie Risse, Abplatzungen, Poren oder Oberflächenermüdung an den Lagerringen oder den Wälzkörpern selbst laufen. Diese Frequenzen lassen sich anhand der inneren Geometrie des Lagers und der Drehzahl der Welle mathematisch vorhersagen und sind daher unschätzbare Diagnoseindikatoren für die Früherkennung von Defekten. Lagerdefekte.

Verstehen und Identifizieren dieser Frequenzen durch Schwingungsanalyse Dies ermöglicht es dem Wartungspersonal, Lagerprobleme Monate – manchmal sogar Jahre – zu erkennen, bevor sie sich durch Temperaturanstieg, hörbare Geräusche oder einen Totalausfall bemerkbar machen würden. Dadurch wird eine planmäßige Wartung ermöglicht und kostspielige ungeplante Ausfallzeiten, Folgeschäden an Wellen und Gehäusen sowie potenzielle Sicherheitsvorfälle werden vermieden.

Warum mathematische Vorhersagbarkeit wichtig ist

Im Gegensatz zu vielen Vibrationsquellen, die unvorhersehbare Frequenzen erzeugen, lassen sich Lagerfehlerfrequenzen präzise aus der Lagergeometrie berechnen. Das bedeutet, dass ein Analyst wissen kann genau welche Frequenzen in einem Spektrum gesucht werden müssen, wodurch Rätselraten vermieden und automatisierte Überwachungssysteme ermöglicht werden, die kontinuierlich nach diesen spezifischen Signaturen suchen.

Die vier fundamentalen Fehlerfrequenzen – ausführlich dargestellt

Jedes Wälzlager weist vier charakteristische Fehlerhäufigkeiten auf. Jede entspricht einem anderen Defekttyp an einer bestimmten Lagerkomponente. Das Verständnis des physikalischen Mechanismus hinter jeder Häufigkeit ist für eine genaue Diagnose unerlässlich.

1. BPFO – Ballpassfrequenz, Außenring

Die BPFO (Big Page Force Overflow) gibt die Geschwindigkeit an, mit der Wälzkörper einen festen Punkt auf dem Außenring überqueren. Bei einem Defekt auf der Außenringoberfläche trifft jeder Wälzkörper beim Überqueren auf den Defekt und erzeugt so einen wiederholten Stoß mit vorhersagbarer Frequenz.

Physikalischer Mechanismus

Bei den meisten Lagerinstallationen ist der Außenring fest montiert (er ist in das Gehäuse eingepresst). Das bedeutet, dass ein Defekt am Außenring relativ zur Lastzone – dem Bereich, in dem die Wellenlast über die Wälzkörper übertragen wird – eine feste Position einnimmt. Da sich die Position des Defekts relativ zur Last nicht ändert, bleibt die Stoßkraft bei jedem Wälzkörperdurchgang nahezu konstant. Dies erzeugt ein klares, starkes Vibrationssignal, das im Allgemeinen der am einfachsten zu erkennende Lagerdefekt ist.

Diagnostische Merkmale

  • Typischer Bereich: 3–5-fache Wellendrehzahl für die meisten Standardlager
  • Amplitudenkonsistenz: Relativ gleichmäßige Amplitude, da sich der Defekt immer an der gleichen Position relativ zur Lastzone befindet.
  • Seitenbandverhalten: Bei typischen Installationen sind nur minimale Seitenbänder zu erwarten; 1× Seitenbänder können auftreten, wenn sich der Außenring in seinem Gehäuse leicht drehen kann (lockerer Sitz).
  • Harmonische Entwicklung: Mit zunehmender Größe des Defekts treten nach und nach 2×, 3×, 4× BPFO-Harmonische auf.
  • Erkennungsfreundlichkeit: Am einfachsten von den vier Fehlertypen zu erkennen, da die Signalamplitude konstant ist.
Praktischer Tipp – Außenlager-Lastzone

Ist ein BPFO-Peak vorhanden, aber schwach, kann sich der Defekt außerhalb der primären Lastzone befinden. Durch Ändern der Messrichtung (z. B. von vertikal zu horizontal) oder der Lagerbelastung lässt sich die Lastzone relativ zum Defekt verschieben, wodurch dieser im Spektrum möglicherweise besser sichtbar wird.

2. BPFI – Kugelpassfrequenz, Innenring

Der BPFI (Balken-Puls-Intensitätsindex) gibt die Geschwindigkeit an, mit der Wälzkörper einen festen Punkt auf dem Innenring überqueren. Da sich der Innenring mit der Welle dreht, wandert ein Defekt am Innenring mit jeder Umdrehung in die Lastzone hinein und wieder hinaus – ein entscheidender Unterschied zu Defekten am Außenring.

Physikalischer Mechanismus

Der Innenring ist auf die Welle gepresst und rotiert mit ihr. Jede Wälzkörperkugel trifft beim Durchlaufen auf eine Unebenheit oder einen Riss in der Oberfläche des Innenrings. Anders als bei BPFO (Bottom-Pattern Oil Fatigue) variiert die Aufprallenergie jedoch, je nachdem, wo sich der Defekt in den belasteten und unbelasteten Bereichen des Lagers befindet. Befindet sich der Defekt im belasteten Bereich (unten bei einem Horizontalwellenlager), werden die Wälzkörper fest gegen beide Ringe gepresst, und der Aufprall ist stark. Rotiert der Defekt in den unbelasteten Bereich (oben), berühren die Wälzkörper den Innenring kaum noch, und der Aufprall kann sehr schwach oder gar nicht vorhanden sein.

Diese Amplitudenmodulation bei 1× Wellendrehzahl ist das charakteristische Merkmal von Innenringdefekten und erzeugt charakteristische Seitenbänder im Frequenzspektrum.

Diagnostische Merkmale

  • Typischer Bereich: 5–7× Wellendrehzahl (immer höher als BPFO für das gleiche Lager)
  • Amplitudenmodulation: Die Signalamplitude wird mit der Wellendrehzahl (1×) moduliert, wenn der Defekt in die Lastzone eintritt/sie verlässt.
  • Seitenbandverhalten: Zeigt fast immer ±1×, ±2× Seitenbänder um BPFI – dies ist der wichtigste diagnostische Indikator.
  • Erkennungsschwierigkeit: Schwieriger als BPFO aufgrund der variierenden Amplitude; zur Früherkennung ist häufig eine Hüllkurvenanalyse erforderlich.
  • Häufige Ursachen: Wellenfluchtungsfehler verursachen ungleichmäßige Spannungen, unzureichende Presspassung, Wellendurchbiegungsermüdung
Kritische Unterscheidung — BPFI-Seitenbänder

Das Vorhandensein von 1×-Seitenbändern um die BPFI-Frequenz ist oft diagnostisch aussagekräftiger als die BPFI-Frequenz selbst. Bei frühen Defekten des Innenrings können die Seitenbänder deutlicher hervortreten als die BPFI-Grundfrequenz. Prüfen Sie daher bei der Untersuchung des Innenringzustands stets auf Seitenbandfamilien.

3. BSF – Ballrotationsfrequenz

Die BSF (Brechungsschwingungsfrequenz) beschreibt die Drehzahl eines Wälzkörpers (Kugel oder Rolle) um seine eigene Achse. Weist ein Wälzkörper einen Oberflächenfehler auf – beispielsweise eine Vertiefung, einen Abplatzer oder eine Abflachung –, so wirkt dieser während der Rotation auf die innere und äußere Laufbahn und erzeugt so ein charakteristisches, aber komplexes Schwingungsmuster.

Physikalischer Mechanismus

Jedes Wälzkörperelement in einem Lager dreht sich um seine eigene Achse und umkreist dabei den Lagermittelpunkt. Die Drehzahl hängt vom Verhältnis von Wälzkreisdurchmesser zu Kugeldurchmesser und der Wellendrehzahl ab. Ein Defekt an einem Wälzkörperelement trifft einmal pro Kugelumdrehung auf den Außenring, wenn er nach außen zeigt, und einmal pro Kugelumdrehung auf den Innenring, wenn er nach innen zeigt. Dies führt zu Stößen mit der Frequenz 2 × BSF (zwei Stöße pro Umdrehung des defekten Elements). Da das defekte Wälzkörperelement vom Käfig im Lager mitgeführt wird, wird sein Signal zusätzlich mit der Käfigfrequenz (FTF) moduliert.

Diagnostische Merkmale

  • Typischer Bereich: 1,5–3× Wellendrehzahl
  • Signaturfrequenz: Oft erscheint es als 2× BSF anstatt 1× BSF (doppelter Aufprall pro Umdrehung)
  • Seitenbandverhalten: Seitenbänder im FTF-Abstand (Käfigfrequenz) um die BSF-Spitzen
  • Erkennungsschwierigkeit: Der am schwierigsten zu erkennende Lagerdefekt: Wälzkörper können Abflachungen entwickeln, die sich durch erneutes Polieren "selbst reparieren" und so zu intermittierenden Symptomen führen.
  • Auftretensrate: Weniger häufig als Rennfehler; oft ein Herstellungs- oder Verunreinigungsproblem.

4. FTF – Grundfrequenz des Zuges

Die FTF (Fulfillment Transfer Function) gibt die Drehzahl des Lagerkäfigs (auch Käfig oder Separator genannt) an. Der Käfig hält die Wälzkörper im richtigen Abstand um das Lager und rotiert mit einem Bruchteil der Wellendrehzahl.

Physikalischer Mechanismus

Der Käfig rotiert mit einer Geschwindigkeit zwischen null und der Wellendrehzahl – typischerweise etwa 0,35–0,45-mal der Wellendrehzahl. Käfigdefekte verursachen subsynchrone Schwingungen, die unregelmäßig auftreten und schwer von anderen niederfrequenten Quellen zu unterscheiden sind. Käfigprobleme entstehen meist durch unzureichende Schmierung, wodurch der Käfig an den Wälzkörpern oder Laufbahnen schleift und so Verschleiß, Verformungen oder Risse verursacht.

Diagnostische Merkmale

  • Typischer Bereich: 0,35–0,45× Wellendrehzahl (untersynchron)
  • Signalzeichen: Oft unregelmäßig und nicht wiederholbar, was die Erkennung mit der Standard-FFT-Mittelwertbildung erschwert.
  • Modulation: Kann andere Peilfrequenzen modulieren – achten Sie auf FTF-Seitenbänder um BPFO oder BPFI.
  • Erkennung: Am besten erkennbar durch Zeitwellenformanalyse in Kombination mit Hüllkurvenanalyse; kann auch in Schachtorumlaufmustern auftreten
  • Risikostufe: Käfigbrüche können katastrophale Folgen haben, da Käfigfragmente das Lager blockieren und einen plötzlichen Lagerschaden verursachen können.
Käfigausfallwarnung

Im Gegensatz zu Lagerschäden, die sich allmählich verschlimmern, können Käfigbrüche rasch von geringfügigen zu katastrophalen Schäden eskalieren. Bei Auftreten von FTF-Aktivität, insbesondere mit unregelmäßigen oder breitbandigen Merkmalen, wird eine erhöhte Überwachungsfrequenz dringend empfohlen. Käfigfragmente können zu einem plötzlichen Lagerblockaden führen, was potenziell Wellenschäden, Anlagenausfälle und Sicherheitsrisiken zur Folge haben kann.

Formelvariablen und Berechnungen erklärt

Die Formeln zur Berechnung der Ausfallhäufigkeit verwenden die internen geometrischen Parameter des Lagers. Diese Abmessungen definieren das Verhältnis zwischen Wellendrehung und der Bewegung jeder Lagerkomponente:

Variable Name Beschreibung Einheiten
N Anzahl der Wälzkörper Gesamtzahl der Kugeln oder Rollen im Lager —
n Wellenrotationsfrequenz Drehzahl des Innenrings/der Welle Hz oder U/min
Bd Kugel-/Rollendurchmesser Durchmesser eines Wälzkörpers mm oder Zoll
Pd Teilkreisdurchmesser Durchmesser des Kreises, der durch die Mittelpunkte aller Wälzkörper verläuft mm oder Zoll
β Kontaktwinkel Winkel zwischen der Linie, die die Kontaktpunkte der Kugellagerbahn verbindet, und der radialen Lagerebene. 0° bei Rillenkugellagern, 15–40° bei Schrägkugellagern und Kegelrollenlagern. Grad
Wo finde ich Daten zur Peilgeometrie?

Die meisten Schwingungsanalyseprogramme enthalten Lagerdatenbanken mit vorab berechneten Parametern für Zehntausende von Lagermodellen aller führenden Hersteller (SKF, FAG, NSK, NTN, Timken usw.). Alternativ liefern Herstellerkataloge und Online-Tools die Werte für Bd, Pd, N und β für jede beliebige Lagerbezeichnung. Bei sehr alten oder seltenen Lagern lassen sich die Parameter anhand des gemessenen Außendurchmessers, der Innenbohrung und der Lagerbreite abschätzen.

Vereinfachte Schätzregeln

Wenn die genaue Lagergeometrie nicht verfügbar ist, funktionieren diese Näherungen für die meisten Standard-Rillenkugellager mit einem Kontaktwinkel von ≈ 0° recht gut:

  • BPFO ≈ 0,4 × N × Wellendrehzahl — zuverlässig innerhalb von ±5% für die meisten Lager
  • BPFI ≈ 0,6 × N × Wellendrehzahl — zuverlässig innerhalb von ±5%
  • FTF ≈ 0,4 × Wellendrehzahl — zuverlässig innerhalb von ±10%
  • BSF variiert zu groß, um ohne Geometrie abgeschätzt zu werden

Diese Näherungen sind für die Felddiagnostik nützlich, wenn keine Lagerdatenbank verfügbar ist, aber für formale Analyseberichte und Trendprogramme sollten immer präzise Berechnungen verwendet werden.

Wie Fehlerfrequenzen in Schwingungsspektren erscheinen

Das Verständnis, wie sich Lagerschäden im Frequenzbereich äußern, ist für eine genaue Diagnose entscheidend. Das Spektrum verändert sich im Verlauf des Lebensdauerzyklus eines Lagerschadens deutlich.

Grundlegendes spektrales Erscheinungsbild

Wenn ein Lager einen lokalen Defekt (Abplatzung, Riss oder Lochfraß) aufweist, erzeugt jeder Überlauf eines Wälzkörpers über den Defekt einen kurzzeitigen Stoß. Dieser Stoß regt die Eigenresonanzfrequenzen des Lagers an (typischerweise im Bereich von 1–30 kHz) und erzeugt so ein moduliertes Hochfrequenzsignal. Im Frequenzspektrum zeigt sich dies wie folgt:

  • Primärer Peak: Ein deutlicher Peak bei der berechneten Fehlerfrequenz
  • Obertöne: Zusätzliche Spitzenwerte bei der 2-, 3- und 4-fachen Fehlerhäufigkeit, deren Anzahl mit zunehmender Defektgröße steigt.
  • Seitenbänder: Satellitenpeaks, die die Verwerfungsfrequenz flankieren und in Modulationsfrequenzintervallen angeordnet sind
  • Amplitudenwachstum: Progressiver Anstieg der Fehlerfrequenzamplitude mit zunehmender Defektfläche

Seitenbandmuster – Wichtige Diagnosemerkmale

Seitenbänder sind sekundäre Spitzen, die um eine primäre Fehlerfrequenz herum auftreten und in durch den Modulationsmechanismus bestimmten Abständen angeordnet sind. Sie liefern wichtige Informationen zur Bestätigung, welches Lagerbauteil defekt ist:

  • Innenringdefekte: Der BPFI-Peak weist Seitenbänder bei ±1×, ±2× und ±3× der Wellendrehzahl auf. Dies wird dadurch verursacht, dass der Defekt einmal pro Wellenumdrehung die Lastzone durchläuft und so die Aufprallenergie moduliert.
  • Außenringdefekte: Der BPFO-Peak tritt bei normal montierten Lagern üblicherweise ohne Seitenbänder auf. Treten um den BPFO Seitenbänder bei einfacher Wellendrehzahl auf, kann dies auf ein leichtes Spiel des Außenrings im Lagergehäuse hindeuten (Spiel im Lagersitz).
  • Wälzkörperfehler: Die BSF-Spitzenwerte (oft 2× BSF) weisen Seitenbänder auf, die mit der FTF (Käfigfrequenz) beabstandet sind. Der Käfig transportiert das defekte Element um das Lager herum, wodurch sich die Position des Defekts relativ zur Lastzone mit der Käfigrotationsgeschwindigkeit ändert.
  • Käfigdefekte: Der FTF-Peak, oft mit Oberschwingungen, kann unregelmäßige Amplitudenschwankungen aufweisen. Frequenzseitenbänder im Bereich der Käfigfrequenz um BPFO oder BPFI können auf Käfigprobleme hinweisen, die den Wälzkörperabstand beeinflussen.

Stadien der Defektentwicklung

Lagerschäden durchlaufen erkennbare Stadien, von denen jedes charakteristische Spektralmuster aufweist:

Phase 1 — Untergrund
Mikrorisse unterhalb der Laufbahnoberfläche. Nur im Ultraschallbereich (250 kHz+) mit speziellen Verfahren wie der Stoßimpulsmethode oder der Hochfrequenz-Hüllkurvenanalyse nachweisbar. Eine Standard-FFT zeigt keine Ergebnisse.
Stufe 2 – Geringfügiger Defekt
Es kommt zu Oberflächenabplatzungen. Im Hüllkurvenspektrum treten Fehlerfrequenzen mit 1–2 Harmonischen auf. Eine Standard-FFT kann sehr schwache Peaks zeigen. Es können Eigenresonanzfrequenzen des Lagergehäuses angeregt werden.
Stufe 3 – Definitiver Defekt
Die Abplatzungen haben deutlich zugenommen. Deutliche Fehlerfrequenzspitzen mit mehreren Harmonischen und Seitenbandfamilien sind in der Standard-FFT sichtbar. Der Rauschpegel steigt an. Dies ist das optimale Austauschfenster.
Stadium 4 – Schwerwiegend / Sterben
Umfangreiche Schäden. Das Spektrum ist chaotisch mit hoher Breitbandenergie, zufälligen Spitzen und erhöhtem Rauschpegel. Die Frequenzen einzelner Fehler können sogar abnehmen, da die Defektgeometrie zufällig wird. Sofortiger Austausch erforderlich.

Detektionstechniken – von einfach bis fortgeschritten

Standard-FFT-Analyse

Die Schnelle Fourier-Transformation ist das grundlegende Werkzeug für die Schwingungsspektrumanalyse. Bei der Lagerdiagnostik beinhaltet das Verfahren die Berechnung der FFT des Rohschwingungssignals und dessen Untersuchung auf Peaks bei den berechneten Lagerfehlerfrequenzen.

Die Standard-FFT-Analyse eignet sich gut für mittlere bis fortgeschrittene Defekte (Stadium 2–4), bei denen die Fehlerfrequenzenergie hoch genug ist, um sich vom Rauschpegel und anderen Vibrationsquellen abzuheben. Sie stößt jedoch bei der Früherkennung an ihre Grenzen, da Lagerfehlersignale typischerweise niederenergetische, hochfrequente Stöße sind, die von stärkeren niederfrequenten Vibrationen aufgrund von Unwucht, Fehlausrichtung und anderen Ursachen überlagert werden können.

Hüllkurvenanalyse (Demodulation) – Der Goldstandard

Hüllkurvenanalyse (auch Hochfrequenzdemodulation oder HFD genannt) ist die effektivste Technik zur Früherkennung von Lagerdefekten. Sie nutzt die physikalischen Eigenschaften von Lageraufprallkräften aus:

  • Schritt 1 — Bandpassfilter: Das Rohschwingungssignal wird gefiltert, um den Hochfrequenzbereich (typischerweise 500 Hz – 20 kHz) zu isolieren, in dem Lagerstöße Strukturresonanzen anregen. Dadurch werden dominante niederfrequente Schwingungen aufgrund von Unwucht, Fehlausrichtung usw. entfernt.
  • Schritt 2 — Berichtigung: Das gefilterte Signal wird gleichgerichtet (Absolutwert) oder einer Hilbert-Transformation unterzogen, um die Amplitudenhüllkurve zu extrahieren.
  • Schritt 3 — Hüllkurven-FFT: Die FFT des Hüllkurvensignals zeigt die Wiederholungsrate der Stöße an – welche direkt mit den Lagerfehlerfrequenzen korrespondiert.

Die Hüllkurvenanalyse kann Lagerschäden 6–12 Monate früher erkennen als herkömmliche FFT-Methoden und ist daher die bevorzugte Technik für vorausschauende Instandhaltungsprogramme. Die meisten modernen Schwingungsanalysatoren verfügen standardmäßig über diese Funktion.

Zeitbereichstechniken

  • Schockimpulsmethode (SPM): Misst die Intensität von mechanischen Stoßwellen, die durch Metall-auf-Metall-Aufprall in Wälzlagern entstehen. Nutzt einen Resonanzwandler (typischerweise 32 kHz), um die kurzzeitigen, hochenergetischen Stöße durch Oberflächenfehler zu erfassen. Gibt den Wert in dBsv (Dezibel-Schockwert) mit normierten dBn- und dBc-Werten aus, die mit den Schwellenwerten neuer und beschädigter Lager verglichen werden.
  • Scheitelfaktor: Das Verhältnis der maximalen Schwingungsamplitude zur Effektivamplitude (RMS). Ein intaktes Lager weist einen Scheitelfaktor von etwa 3 auf. Bei Belastungen durch Oberflächenfehler steigen die Spitzenwerte, während die Effektivamplitude relativ konstant bleibt, wodurch der Scheitelfaktor auf 5–7 oder höher ansteigt. Hinweis: Im fortgeschrittenen Stadium des Lagerschadens nehmen sowohl die Spitzen- als auch die Effektivamplitude zu, und der Scheitelfaktor kann wieder in Richtung Normalwert sinken – eine potenzielle Fehlerquelle für unaufmerksame Analytiker.
  • Kurtosis: Die Kurtosis ist ein statistisches Maß für die "Spitzigkeit" der Schwingungssignalverteilung. Ein normalverteiltes (Gaußsches) Signal hat eine Kurtosis von 3. Frühe Lagerschäden erzeugen abrupte Ausschläge, die die Kurtosis auf 4–8 oder höher erhöhen und sie somit zu einem sensitiven Frühindikator machen. Ähnlich wie der Crestfaktor kann die Kurtosis im fortgeschrittenen Stadium des Ausfalls abnehmen, da das Signal breitbandiger wird.

Fortgeschrittene Techniken

  • Spektrale Kurtosis: Die Kurtosiswerte werden über verschiedene Frequenzbänder hinweg abgebildet, um das optimale Demodulationsband für die Hüllkurvenanalyse zu ermitteln und so das Rätselraten bei der Filterauswahl zu ersetzen.
  • Minimale Entropie-Dekonvolution (MED): Signalverarbeitungstechnik, die die Impulsivität in Schwingungsdaten erhöht und so die Erkennung periodischer Stöße durch Lagerfehler in verrauschten Signalen verbessert.
  • Zyklostationäre Analyse: Nutzt die zyklostationären Eigenschaften zweiter Ordnung von Lagerfehlersignalen (periodische Modulation von Zufallsrauschen) und ermöglicht so eine überlegene Erkennung in sehr frühen Fehlerstadien.
  • Wavelet-Analyse: Zeit-Frequenz-Zerlegung, die transiente Lagereinwirkungen gleichzeitig in Zeit und Frequenz isolieren kann; nützlich, wenn herkömmliche Methoden zu keinem eindeutigen Ergebnis führen.

Praktische Anwendung – Schrittweise Diagnoseverfahren

Lager identifizieren

Ermitteln Sie die Lagermodellnummer und den genauen Einbauort. Prüfen Sie dazu die Zeichnungen der Ausrüstung, die Kennzeichnungen am Lagergehäuse oder die Wartungsberichte. Die Modellnummer ist für die Berechnung der korrekten Ausfallhäufigkeiten unerlässlich.

Fehlerhäufigkeiten berechnen

Berechnen Sie BPFO, BPFI, BSF und FTF anhand der Lagergeometrieparameter (N, Bd, Pd, β) und der aktuellen Wellendrehzahl. Verwenden Sie dazu den obenstehenden Rechner, eine Lagerdatenbank oder die Formeln direkt. Hinweis: Die Wellendrehzahl kann variieren – messen Sie nach Möglichkeit die tatsächliche Drehzahl.

Vibrationsdaten erfassen

Montieren Sie einen Beschleunigungsmesser Messen Sie die Beschleunigung am Lagergehäuse so nah wie möglich an der Lastzone. Verwenden Sie eine Abtastrate von mindestens dem Zehnfachen der höchsten relevanten Frequenz (für die Hüllkurvenanalyse 40–100 kHz). Stellen Sie sicher, dass die Maschine unter normaler Betriebslast und -drehzahl läuft.

Spektrum analysieren

Untersuchen Sie sowohl das Standard-FFT-Spektrum als auch das Hüllkurvenspektrum auf Peaks bei berechneten Fehlerfrequenzen. Achten Sie auf BPFO, BPFI, BSF und FTF sowie deren Harmonische. Überprüfen Sie mithilfe der Cursoranzeige, ob die Frequenzen innerhalb von ±2% mit den berechneten Werten übereinstimmen (geringfügige Geschwindigkeitsabweichungen sind möglich).

Diagnose mit Seitenbändern bestätigen

Prüfen Sie, ob Seitenbandmuster mit dem identifizierten Fehlertyp übereinstimmen. BPFI sollte 1×-Seitenbänder, BSF FTF-Seitenbänder aufweisen. Das Vorhandensein korrekter Seitenbänder bestätigt die Diagnose und unterscheidet die Lagerfrequenzen von anderen gleichzeitig auftretenden Peaks.

Schweregrad einschätzen

Bewerten Sie das Stadium des Defekts anhand der Amplitude, der Anzahl der Harmonischen, der Seitenbandentwicklung, der Erhöhung des Rauschpegels und des Vergleichs mit Referenz-/Historiendaten. Klassifizieren Sie den Defekt gemäß der obenstehenden Schweregradskala in Stadium 1–4.

Planen Sie die Wartungsmaßnahmen

Basierend auf der Schweregradanalyse und der Kritikalität der Anlage sollte der Lageraustausch im nächsten verfügbaren Wartungsfenster geplant werden. In den Phasen 1 und 2 ist eine längere Überwachung möglich; Phase 3 erfordert eine kurzfristige Planung; Phase 4 erfordert sofortiges Handeln. Die Ergebnisse sind zur Trendanalyse zu dokumentieren.

Durchgerechnetes Beispiel – Vollständige Diagnose

Fallbeispiel: 22-kW-Elektromotor – SKF 6308-Lager am Antriebsende

Maschine: 22 kW, 4-poliger 50-Hz-Induktionsmotor treibt eine Kreiselpumpe an. Betriebsdrehzahl: 1470 U/min (24,5 Hz). Antriebsseitiges Lager: SKF 6308 Rillenkugellager.

Lagerdaten: N = 8 Kugeln, Bd = 15,875 mm, Pd = 58,5 mm, β = 0°. Verhältnis Bd/Pd = 0,2714.

Berechnete Frequenzen:

  • BPFO = (8 × 24,5 / 2) × (1 + 0,2714) = 98,0 × 1,2714 = 124,6 Hz
  • BPFI = (8 × 24,5 / 2) × (1 − 0,2714) = 98,0 × 0,7286 = 71,4 Hz — Moment mal, das scheint nicht zu stimmen. Lasst uns das nochmal richtig berechnen:

Hinweis: BPFI verwendet (1 − Bd/Pd), während BPFO (1 + Bd/Pd) verwendet. BPFI sollte immer höher als BPFO sein. Betrachtet man die Standardformeln, so gilt in den kanonischen Formulierungen mit fixiertem Außenring:

  • BPFO = (N/2) × n × (1 − Bd/Pd × cos β) = 4 × 24,5 × (1 − 0,2714) = 98,0 × 0,7286 = 71,4 Hz
  • BPFI = (N/2) × n × (1 + Bd/Pd × cos β) = 4 × 24,5 × (1 + 0,2714) = 98,0 × 1,2714 = 124,6 Hz
  • BSF = (Pd/(2×Bd)) × n × [1 − (Bd/Pd)² × cos² β] = (58,5/31,75) × 24,5 × [1 − 0,0737] = 1,8425 × 24,5 × 0,9263 = 41,8 Hz
  • FTF = (n/2) × (1 − Bd/Pd × cos β) = 12,25 × 0,7286 = 8,9 Hz

Messergebnisse (Hüllkurvenspektrum): Ein markantes Maximum bei 124,3 Hz (übereinstimmend mit BPFI innerhalb von 0,2%) mit Oberwellen bei 248,7 Hz und 373,1 Hz. Seitenbandmaxima bei 99,8 Hz und 148,8 Hz (±24,5 Hz = ±1× Wellendrehzahl um BPFI).

Diagnose: Innenringdefekt bestätigt – BPFI-Grundschwingung mit 1× Seitenbändern ist das klassische Kennzeichen. Das Vorhandensein von 2 Harmonischen bei gleichzeitig klarer Seitenbandstruktur deutet auf eine Defektprogression von Stadium 2 zu 3 hin.

Empfohlene Maßnahme: Planen Sie den Lagerwechsel innerhalb von 2–4 Wochen ein. Kontrollieren Sie den Zustand wöchentlich bis zum Austausch. Untersuchen Sie das ausgebaute Lager auf die Ursache (Fehlausrichtung? Unzureichender Sitz? Schmierung?). Überprüfen Sie Ausrichtung und Sitz beim Wiedereinbau.

Bedeutung für die vorausschauende Wartung

Die Häufigkeit von Lagerausfällen bildet die Grundlage effektiver vorausschauender Instandhaltungsprogramme für rotierende Maschinen. Ihr Einfluss auf die Instandhaltungsstrategie ist erheblich:

  • Frühwarnung – Vorlaufzeit 6 bis 24 Monate: Die Hüllkurvenanalyse ermöglicht die Erkennung von Lagerschäden im Frühstadium der Oberflächenermüdung und liefert so eine Vorwarnung für Monate oder sogar Jahre. Dadurch werden unerwartete Ausfälle vollständig vermieden und eine strategische Beschaffung, Personalplanung und Wartungsorganisation ermöglicht.
  • Spezifische Komponentendiagnose: Im Gegensatz zur allgemeinen Schwingungsüberwachung, die lediglich anzeigt, dass etwas nicht stimmt, identifiziert die Fehlerfrequenzanalyse exakt die beschädigte Lagerkomponente – Außenring, Innenring, Wälzkörper oder Käfig. Diese Präzision ermöglicht eine genaue Festlegung des Reparaturumfangs und die präzise Teilebestellung.
  • Trendüberwachung und Restlebensdauerprognose: Durch die Verfolgung der Fehlerhäufigkeit im Zeitverlauf können Analysten die Verschleißraten ermitteln und vorhersagen, wann ein Lager das Ende seiner Lebensdauer erreicht. Diese Trendanalyse ermöglicht einen bedarfsgerechten Austausch – nicht zu früh (wodurch die verbleibende Lagerlebensdauer verschwendet würde) und nicht zu spät (wodurch ein Ausfallrisiko bestünde).
  • Ursachenanalyse: Das Muster von Lagerdefekten in einem Maschinenpark offenbart systemische Probleme. Häufige Defekte am Außenring können auf Verunreinigungen hinweisen; Defekte am Innenring können auf Wellenfluchtungsfehler hindeuten; Wälzkörperdefekte können auf eine fehlerhafte Charge eines Zulieferers hinweisen.
  • Sekundärschadenverhütung: Ein defektes Lager kann den Wellenzapfen zerstören, die Gehäusebohrung beschädigen, Dichtflächen vernichten, Schmiersysteme kontaminieren und in explosionsgefährdeten Bereichen sogar Brände oder Explosionen verursachen. Frühzeitige Erkennung und geplanter Austausch verhindern alle Folgeschäden.
  • Dokumentierte Kosteneinsparungen: Studien belegen übereinstimmend, dass vorausschauende Instandhaltung auf Basis von Schwingungsanalysen ein Kosten-Nutzen-Verhältnis von mindestens 10:1 im Vergleich zu reaktiver Instandhaltung (Betrieb bis zum Ausfall) erzielt. Bei kritischen Anlagen sind die Einsparungen sogar noch höher, wenn Produktionsausfälle durch ungeplante Stillstandszeiten berücksichtigt werden.
Branchenübliche Best Practices

Führende Instandhaltungsprogramme kombinieren die routinemäßige Erfassung von Schwingungsdaten (monatlich oder vierteljährlich für die meisten Anlagen) mit automatisierten Alarmsystemen, die kritische Maschinen kontinuierlich überwachen. Die Häufigkeit von Lagerschäden sollte als Alarmparameter in Online-Überwachungssystemen konfiguriert und die Alarmschwellenwerte auf Basis historischer Daten festgelegt werden. Dieser zweistufige Ansatz erfasst sowohl schleichende Verschleißerscheinungen als auch plötzlich auftretende Defekte.

Die Häufigkeit von Lagerfehlern zählt zu den leistungsstärksten und bewährtesten Diagnoseinstrumenten in der Schwingungsanalyse. Ihre mathematische Vorhersagbarkeit ermöglicht in Kombination mit moderner Hüllkurvenanalyse und automatisierter Überwachungstechnik die zuverlässige Früherkennung von Lagerdefekten. Die Beherrschung dieser Konzepte ist unerlässlich für alle, die sich mit Zustandsüberwachung, Zuverlässigkeitstechnik oder vorausschauender Instandhaltung rotierender Maschinen befassen.

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