Prof. Seemann,
F. Fritz

Manuel Gärtner

Lagerschäden können zum Totalausfall von Maschinen führen. Da die Wahrscheinlichkeit eines Totalausfalls davon abhängt, welches Bauteil des Wälzlagers beschädigt ist und wie groß der Schaden ist, hat es z.B. bei Windenergieanlagen große wirtschaftliche Bedeutung, Lokalisierung und Stärke von Schäden am Lager zu kennen.
Um bereits vor einem Ausfall die Schäden zu beurteilen, wird daher die Bewegung von im Betrieb befindlichen Wälzlagern aufgezeichnet. Es werden Relativbeschleunigung oder -position zwischen Innen- und Aussenring gemessen. Die gemessenen Signale zeigen charakteristische Eigenschaften abhängig von Position und Stärke der Schädigungen des Wälzlagers. Diese Eigenschaften sind in der Theorie bekannt. Die Problemstellung der Signalanalyse ist, diese Charakteristika trotz Störgeräuschen oder Unzugänglichkeit der Lager während des Betriebs zu identifizieren.

Ziel dieser Arbeit ist es daher, verschiedene Methoden zur Signaltransformation auf Ihre Eignung zur Schadensdetektion hin zu vergleichen. Dabei sollen geeignete Verfahren für verschiedene Signalarten identifiziert und deren Vor- und Nachteile bewertet werden.

Als Standardemethoden stehen hierzu Fourieranalysen, Kurzzeitsspektroskopie und Hüllkurvenanalysen zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit werden darüber hinaus Wavelet-Transformationen angewendet und mit diesen Standardmethoden verglichen.

Es wird gezeigt, dass bei den simulierten Signalen, die einen einzelnen Schaden abbilden, alle genannten Verfahren akzeptable Ergebnisse liefern. Die Wavelet-Transformation zeigt dann Schwächen, wenn das Signal eine mehrfache Schädigung beinhaltet. Unterscheidet sich die Stärke der Beschädigung stark, so können nur mit Vorkenntnissen Parameter der Kurzzeit-Fourier-Transformation eingestellt werden. Die Analyse der Signale mittels der Fourier-Transformation ist sehr zuverlässig, allerdings werden auch hier Kenntnisse der zu erwartenden Signalform benötigt, um die Frequenzmaxima der Schäden aufzufinden.
Analysen unter Verwendung von Hüllkurve unterdrücken die Störanteile im Vergleich zu direkten Verfahren und sind daher bevorzugt anzuwenden.

Frequendetektion mit Hüllkurvenanalye und Wavelettransformation