AKADEMIN FÖR TEKNIK OCH MILJÖ
Avdelningen för elektroteknik, matematik och naturvetenskap
Prediktivt underhåll baserat på mätning av linjeström i pumpmotor
Digital modellering med MCSA samt implementering av iba datainsamlingssystem
Morgan Salestedt 2020
Examensarbete, Grundnivå (yrkesexamen), 15 hp Elektronik
Automationsingenjör
Förord
Tack till mina handledare Jakob Ahlin, Niclas Björsell och Jens-Petter Palmquist som hjälpt till både vid korrekturläsning och när problematik uppstått. Jakob Ahlin speciellt för support vid den tekniska appliceringen av datainsamlingssystemet.
Niclas Björsell för stöd vid framförallt användandet av Matlab med tillhörande verk- tyg och genomgång av skrivandet. Jens-Petter Palmquist framförallt för stöd vid skrivande och bollande av idéer kring både skrivande och analys. Engagemanget från deras sida har varit mycket uppskattat.
Sammanfattning
Med övergången från Industri 3.0 till Industri 4.0 kommer stora krav på utveckl- ingen av Prediktiva Underhållsmetoder (PU) för att skona både miljö och ekonomi från påfrestande haverier. I detta projekt utfördes en installation av ett iba datainsam- lingssystem, som är ett bra exempel på utvecklingen mot Industri 4.0. Vidare togs en prediktiv modell som skattar återstående livslängd med metoden Motor Current Signature Analysis (MCSA), som baseras på linjeströmsmätning, fram i projektet.
Metoden analyserade strömmen från två olika induktionsmotorer för kylvattenpum- par där det var en ny pump och en sliten pump. Induktionsmotorer används inte en- bart i kylvattentillämpningar utan integreras frekvent i kommersiellt tillgänglig ut- rustning, så den prediktiva modellen har ett expanderbart användningsområde. Två tillvägagångssätt testades för att hitta signaturer i linjeströmmen. Först testades spektrum-analys med 10Hz och 1000Hz som samplingsfrekvenser med slutsatsen att högre samplingsfrekvens troligen behövs för ett trovärdigt resultat. Sedan testades Analys av signalegenskaper med ANOVA som gav en klar signatur för toppvärden i ström med slutsatsen att skillnaden i ström mellan ny och sliten pump var tydlig men kunde vara av installationstekniska skäl. En förenklad skattning av Remaining Useful Life (RUL) med tillhörande rekommendation av underhållsinsats togs fram för att visualisera resultatet. Rekommenderat fortsatt arbete med modellen var klas- sificeringsalgoritmer, anpassad datainsamlingsutrustning och förlängd datainsam- lingsperiod.
Abstract
With the transition from Industry 3.0 to Industry 4.0 follows great demands on the development of predictive maintenance (PU) in order to spare both the economy and the climate from costly breakdowns. An installation of a iba data acquisition system was applied in this project, which is a good example on the advances made through Industry 4.0. The project shows the development of a predictive model, which esti- mates the remaining life with the method motor current signature analysis (MCSA) that is based on phase current. Data was collected on two different induction motors for cooling water pumps, one new and one worn out pump. Induction motors are not only used in cooling water applications but are frequently applied in commer- cially available equipment, thus the method has a expandable use. Two methods were tested for finding signatures in the phase current. First, spectrum analysis with 10 and 1000Hz as sampling frequencies with the conclusion that a higher sampling frequency likely is needed for a reliable result. Secondly an analysis of signal proper- ties with ANOVA was preformed. This gave a clear signature for peak values in the current with the conclusion that the difference between new and worn out pump was clear but could be the result of installation related issues. A simplified version of remaining useful life (RUL) with related maintenance procedure was developed to visualize the result. For continued work with this model it is recommended to deve- lop classification algorithms, improve the data acquisition equipment and prolong the data acquisition period.
Innehållsförteckning
1 Introduktion ... 1
1.1 Bakgrund ... 1
1.1.1 Prediktivt underhåll ... 1
1.1.2 Datainsamlingssystem ... 1
1.1.3 Induktionsmotorer och kylvatten ... 2
1.2 Forskningsfrågor och avgränsning ... 4
1.3 Litteraturstudie ... 6
1.3.1 Underhållets uppdelning ... 6
1.3.2 Prediktivt underhåll ... 7
2 Teori ... 12
2.1 Arbetsmetodik ... 12
2.2 Modelleringsmetod och databehandling ... 13
2.2.1 Spektrum-analys ... 13
2.2.2 Analys av signalegenskaper i tidsdomän ... 14
3 Försöksuppställning och installation av iba datainsamlingssystem ... 17
3.1 Försöksuppställning ... 17
3.2 Datainsamling med iba, implementering av DAQ ... 19
4 Process och resultat ... 23
4.1 Databehandling ... 23
4.1.1 Filtrering av data ... 23
4.1.2 Spektrum-analys ... 25
4.1.3 Analys av signalegenskaper ... 26
4.1.4 Skattning av RUL ... 31
4.2 Applicering och underhållsbeslut ... 33
5 Diskussion ... 35
5.1 Fortsatt arbete ... 38
6 Slutsatser ... 39
Referenser ... 40 Bilaga A ... A1 Bilaga B ... B1 Bilaga C ... C1
1 Introduktion
Detta kapitel kommer ge en introduktion till arbetet i form av bakgrund till några av projektets grundbegrepp, mål, delmål, forskningsfrågor och avgränsningar. Grund- begreppen består av relevant information för förståelse av projektet. Avsnittet Mål, delmål och forskningsfrågor innehåller projektets kärna som låg till grund för utfö- randet. Avgränsningar går igenom projektets praktiska och teoretiska avgränsningar.
1.1 Bakgrund
1.1.1 Prediktivt underhåll
Att industrin utvecklats markant i takt med resten av samhället råder inget tvivel om, i synnerhet det senaste århundradet. Sedan industrialiseringens start har para- digmskiftena delats upp i fyra väsentliga avsnitt utifrån fyra revolutionerande tekni- ker eller uppfinningar som implementerats med stora framgångar både inom ut- veckling och resultat. Dessa skiften kallas Industri 1.0 (sent 1700-tal, ångmaskinen), Industri 2.0 (tidigt 1900-tal, elektricitet & löpande bandet), Industri 3.0 (1970-ta- let, automatisering och robotik) och Industri 4.0 (2015 och framåt, omfattande digi- talisering) [1], [2]. Under de tre första paradigmskiftena var underhållsarbetet fram- förallt baserat på att hålla driften tills något havererade, vilket resulterade i plötsliga ekonomiskt påfrestande produktionsstopp och stressfull arbetsmiljö för personalen.
Under framförallt industri 3.0 påbörjades utvecklingen av det förebyggande under- hållet som används som grund i dagens underhållsmetoder och utvecklingsarbete inom underhåll. Att utveckla/applicera nya metoder inom underhållsarbetet är högst aktuellt och efterfrågan efter smartare och mer kostnadseffektiva lösningar är extremt hög. Allra helst inom industrier där konkurrensen eller säkerhetsklass- ningen är väldigt hög och varje haveri kan ha förödande konsekvenser på både eko- nomin och miljön [3].
1.1.2 Datainsamlingssystem
I dagens läge befinner sig industriutvecklingen i övergången från Industri 3.0 till In- dustri 4.0. Eftersom industrin redan under Industri 3.0 blev till stor del digitaliserad med till exempel PLC- (programmable logic controller) och DCS-utrustning (distri- buted control system) finns redan väldigt många användbara parametrar tillgängliga för mer omfattande digitaliserade applikationer genom Industri 4.0. Dessa paramet- rar kan vara till exempel: flöden, temperaturer, lägesgivare, till/från-signaler och så vidare. Loggning (mätning av signalförändringen över tid) med hjälp av loggningsut-
gande. För att logga många, alternativt alla, signaler samtidigt implementeras ett da- tainsamlingssystem, även kallat data acquisition system (DAQ), som är ett bra ex- empel på hur tekniken och utrustning har utvecklats i övergången mot Industri 4.0.
Önskade och intressanta parametrar/signaler loggas och sparas i den utsträckning som lagringsutrymme och bandbredd finns att tillgå. Att spara samtliga in- och utsig- naler från ett PLC-system i ett tidsspann på flera år är fullt möjligt om framförallt lagringsutrymme finns. Med hjälp av dessa datainsamlingssystem har underhållsar- betet generellt utvecklats signifikant. Framförallt prediktivt underhåll, där historiska data studeras för att hitta en korrelation mellan signalbeteende och komponen- ters/maskiners livslängd, ger bättre approximationer desto mer data som finns att studera. Stor datamängd ger ett bättre verifierbart resultat.
1.1.3 Induktionsmotorer och kylvatten
Kylvatten och kylvattenpumpar är en viktig del av industrin idag och är vanligt för- kommande inom alla typer av produktion där någon komponent/del riskerar att överhettas. Till exempel vid material-bearbetande moment eller i industrier där upphettning tillhör processen. I stora kylvattensystem är det vanligt att kylvatten- pumpar drivs av induktionsmotorer. I Fig.1 visas en bild på ett generiskt exempel med en induktionsmotor som används för att driva en kylvattenpump.
Fig.1: Exempel på kylvattenpump med induktionsmotor som drivning
Induktionsmotorer används inte enbart till kylvattenapplikationer utan integreras frekvent i kommersiellt tillgänglig utrustning och är ofta en kritisk komponent inom
exempel transportband, hydraulikpumpar och som ovan nämnt kylvattenpumpar.
Trots att det finns många publicerade tekniker och verktyg för att försäkra en hög tillgänglighet på induktionsmotorer, drabbas många företag av oväntade haverier och reducerade livslängder som följd av dålig installationsmiljö, bristfällig installation och/eller slitage. Utvecklingen av underhållsarbetet inom industri 4.0 med exem- pelvis datainsamlingssystem och prediktivt underhåll, har emellertid öppnat upp för nya möjligheter att identifiera induktionsmotorers hälsa [4].
1.2 Forskningsfrågor och avgränsningar
I detta projekt önskades, utifrån insamlade data, en verifierbar skattning av återstå- ende livslängd på två pumpmotorer för kylvatten som anses vara en kritisk punkt i ett produktionsavsnitt då den cirkulerar kylvattnet på en granuleringsanläggning i ett stålverk. Att tillåtas förutse kommande haverier på dessa kritiska komponenter är av stor signifikans, då ett haveri i värsta fall har som följd att produktionen måste nödstoppas. Då avbryts granuleringen (produktionen) och smältugnen måste nöd- tappas (tömmas) för att sänka temperaturen vilket resulterar i extremt höga kostna- der (både underhållskostnader och produktionsbortfall). En mindre miljöpåverkan tillkommer då kommunalvatten används vid nödkylning i systemet om pumparna ha- vererar samt att den kvävgasfyllda anläggningen kan tvingas nöd-tömma gasen ut i omgivningen istället för i den avsedda gas-tanken. Även långa frakt-sträckor av kom- ponenter som havererat undviks vilket producerar mindre utsläpp. Ett till argument är att om ett genombrott av smält stål sker på fel plats på grund av varmgången finns en risk för personskador. Dessa argument kopplades till målen i Agenda 2030 Mål 8, delmål 8.4 & 8.8 [5]. Arbetet önskade svara på frågeställningen: ” Kan en approxime- rande metod, för skattning av en kylvattenpumps återstående livslängd, tas fram?”
där målsättningen var:
1) Ta fram en representativ modell för en pumps hälsa, med delmålen:
- Samla in relevant data samt filtrera bort onödig information
- Jämföra signalbeteende mellan en ny pump kontra en gammal/välanvänd pump o Analysera inverkan av olika samplingsfrekvenser vid frekvens-analys - Skatta en återstående livslängd utifrån signalanalysen, om tillräckligt med in-
samlade data erhålls
2) Rekommendera grundläggande underhållsinsats med hjälp av skattningen för återstå- ende livslängd
I mån av tid begränsades projektet till att försöka hitta den mest markanta indikat- ionen för pumparnas försämrade hälsa. Med detta menas att det fanns flera olika in- dikeringar i systemet som kunde ha applicerats om tid och resurser fanns, men att endast den markör som, med högst sannolikhet, gav bäst resultat valdes för modelle- ringen. Då datainsamling utfördes på de sensorer och signaler som fanns installerade i det befintliga systemet valdes linjeströmmar och temperatur till de primära para- metrarna.
Network (ANN) eller Partikelfilter (PF) inte att användas som metoder då de kräver mycket underhåll och övervakning i drift [3].
En avgränsning för rapporten är att många uttryck och beteckningar kommer att skrivas på engelska för tydlighet mot referenser och i brist på lämpliga översätt- ningar.
1.3 Litteraturstudie
1.3.1 Underhållets uppdelning
Underhållsarbete i generellt kan delas upp i tre delar, där komplexitet och effektivi- tet ökar med varje del. Den första och minst komplexa/effektiva typen av underhåll är avhjälpande underhåll (reaktivt) som innebär att ett oplanerat underhållsingrepp sker när en tillgång fallerat på grund av slitage. Steget efter kommer tidsbaserat pla- nerat underhåll (proaktivt) som utgår från bestämda tidsintervaller där tillgångar byts oberoende av det faktiska skicket (tillhör kategorin förebyggande underhåll).
Den tredje mest komplexa/effektiva delen, som även den tillhör förebyggande un- derhåll, kallas prediktivt underhåll som används genom att studera det momentana tillståndet på en tillgång och jämföra med historiska data för att avgöra underhållsin- satsen [3], [6], [7]. Avskiljningen mellan de förebyggande metoderna är inte helt ömsesidigt uteslutande utan både det prediktiva och det proaktiva underhållet kan innehålla inslag av tillståndsbaserat underhåll. I Fig.2 illustreras förhållandet mellan underhållets komplexitet och kostnadseffektivitet.
Fig.2: Underhållets uppdelning efter komplexitet på y-axeln och kostnadseffektivitet på x-axeln. Allt på den högra delen av diagrammet tillhör förebyggande underhåll.
Att basera underhållet på de reaktivt eller proaktivt underhåll (som de tre första pa- radigmskiftena inom industrin) har allt eftersom både komponenter och underhålls- metoder utvecklats blivit ekonomiskt ohållbart. Ett stopp i produktionen på grund av fallerande komponenter blir enorma kostnader i missad produktionstid och att byta tillgångar som inte är förbrukade resulterar i att fullt fungerande tillgångar skrotas samt onödiga kostnader för inköp av nya komponenter tillkommer.
1.3.2 Prediktivt underhåll
I övergången från Industri 3.0 till Industri 4.0, där i takt med att övervakningsut- rustningen blir allt mer tillgänglig samt avancerad, så utvecklas även metoderna för underhållsarbetet inom industrin exempelvis Deep Learning och Cyber Secure Ma- nufacturing. Detta innebär att underhållsarbetet skiftar mot ett planerat underhåll som baseras på den höga tillgängligheten av stora mängder data som utvecklingen frambringat [8]. När underhållsförändringarna genom Industri 4.0 implementerats kommer de prediktiva metoderna tillåta underhållstekniker att identifiera och åt- gärda systemavvikelser, innan de utvecklats till miljöfarliga och ekonomiskt påfres- tande haverier [9].
I detta projekt önskas ett tillståndsbaserat underhållsarbete som ska vara prediktivt, det vill säga att skifta underhållsarbetet från avhjälpande underhåll till förebyggande underhåll genom att skatta när pumpmotorn kommer haverera. Detta kallas Condit- ion Based Maintinence (CBM) och definieras enligt standarden EN 13306 [10] citat:
”preventive maintenance which includes a combination of condition monitoring and/or inspection and/or testing, analysis, and the ensuing maintenance actions.” (förebyggande underhåll som inkluderar en kombination av tillståndsövervakning och/eller inspektion och/eller tester, analyser, och de tillhörande underhållsinsatserna.)
Tillvägagångssättet i CBM illustreras i Fig.3 och består av tre huvudmoment [6], [11]:
Fig.3: Flödesschema över arbetsgången för Condition Based Maintenance [12]
- Datainsamling (Aquire Data), loggning och sammanställning av valda para- metrar.
- Databehandling (Preprocess Data, Develop Detection or Prediction Model), pro- cessa och analysera insamlade data.
- Underhållsbeslut och applicering (Deploy & Integrate), rekommendera lämplig åtgärd utifrån analyserade data.
1.3.2.1 Datainsamling
Data som samlas inom CBM är väldigt mångsidig och begränsas egentligen bara uti- från vilka sensorer som finns att tillgå samt var de implementeras. Data kan till ex- empel vara vibrationer, temperaturer, oljeanalyser, luftfuktighet, linjeströmmar, flöden eller tryck [6], [13], [14]. I detta projekt finns flöden, temperaturer och linje- strömmar att tillgå som parametrar, användbarheten hos dessa styrks av H.M Hashe- mian & Wendell C.Bean´s rapport över parametrar som indikerar olika komponen- ters hälsa samt Oana Merkts rapport över rekommenderade modelleringstekniker [11], [15]. För att samla in data implementeras ett datainsamlingssystem (Data Aqui- sition System, DAQ) på befintlig PLC-utrustning [13], [14].
1.3.2.2 Databehandling
Inom prediktivt underhåll och CBM så är förmågan att ta fram ett mått på den stu- derade komponentens förväntade återstående livslängd, ett mycket användbart verk- tyg. Denna skattning, som definieras som den momentana livslängden fram till slutet av den användbara livslängden, kallas Remaining Useful Life (RUL) som är en nyck- elkomponent inom CBM [16]–[18]. Utifrån ett skattat RUL kan tillgängligheten öka genom att optimera körtiden hos komponenten. Det ger även möjligheten att utföra ett planerat byte av komponenten vilket minskar stopptiden [1]. Då målsättningen med det prediktiva underhållsarbetet är att öka tillgängligheten hos tillgångarna som studeras så kan det i detta fall definieras som att målsättningen är att skatta ett verifi- erbart RUL med hjälp av databehandling.
Det första steget vid databehandling är att filtrera bort onödiga data. Detta för att förhindra dåliga resultat på grund av dåliga indata. Exempel på oönskade data är störningar på sensorer, nollmätning (ej i bruk men loggas) eller kringutrustning som genererar en brusig signal. Ett effektivt sätt att identifiera dylika störningar är att grafiskt studera data och utifrån det filtrera bort det oönskade innehållet [6].
I nästa steg för signalbehandlingen ska en modell för signalbeteendet tas fram. I arti- keln [3] finns en sammanställning över de 24 mest använda/vanligt förekommande modelleringsmetoderna för roterande maskineri i en tabell. En annan mindre vanlig metod som baseras på linjeströmmar på en motor hittas här [19], [20]. I Fig.4 visas hur metoderna filtrerades ner mot den valda metoden.
Fig.4: Sammanställning, flöde för sållning av modelleringsmetoder för roterande maskineri från [3], [19], [20]
Modelleringsalternativen sållades direkt till de 10 metoderna som är Data-driven pro- gnostics models då projektet inte var fysik-baserat (studera fysiska parametrar till ex- empel acceleration) och för lite data samt tid finns för att använda de mer avance- rade kombinationsmetoderna. Därefter kan metoderna skalas ner ännu mer genom att kontrollera att metoderna faller inom vad som är möjligt med kunskapsbasen som finns tillgänglig i projektet, se Fig.4. De metoder som finns kvar att välja på sammanställs i Tab.1 tillsammans med för- och nackdelar i förhållande till projektet.
Tabell 1: De tre återstående metoderna efter sortering efter lämplighet med respektive för- och nackdelar
Metod Fördelar Nackdelar
Hidden Markov Mo- del(HMM) [3]
Kan tränas att känna igen olika felkällor på ett la-
ger.
Är huvudsakligen baserad på vibrationsanalys.
Kompletterande.
Tidskrävande.
Recursive Bayesian technique [3]
Skattar tillgänglighet med övervaknings-data, utan händelsedata (data över händelser såsom haverier
osv.).
Används ofta som kom- pletterande metod då den
baseras på en förutbe- stämd hypotes. Avance-
rad.
Motor Current Signature Analysis (MCSA) [19]–
[21]
Baseras på linjeströmmar vilket är projektets hu- vudsakliga parametrar.
Kan tränas att känna igen olika felkällor.
Kräver hög samplings- frekvens enligt Nyqvist-
teoremet då den utgår från avvikelser i frekvens-
domän.
Hidden Markov Model och Recursive Bayesian technique är huvudsakligen baserad i vib- rationsanlys, används ofta som komplement till andra tekniker samt är tidskrävande så dessa metoder anses vara olämpliga för projektet.
Kvar blir då Motor Current Signature Analysis (MCSA). Denna metod analyserar endast en linjeström och kan i förlängningen användas som ett klassificerings-verktyg för olika fel på en motor, exempelvis lagerhaveri eller trasig rotor. Ett annat positivt attribut med metoden är att den anses vara en icke-invasiv applikation, med minimal påverkan på det befintliga systemet. Vad metoden analyserar förklaras i [21] som ci- tat: ” The occurrence of motor mechanical faults usually results in an asymmetry in the windings and eccentricity of air gap, which lead to a change in the air-gap space harmonics distribution. This abnormality exhibits itself in the spectrum of the stator current as unusual harmonics.” (Uppkoms- ten av mekaniska motorfel resulterar vanligtvis i en asymmetri i lindningarna och ex- centricitet av lufspalten, vilket leder till en förändring i luftspaltens harmoniska dis- tribution. Denna avvikelse visar sig i spektrumet för stator-strömmen som ovanliga harmoniska inslag.)
Genom att studera en av linjeströmmarna så kan begynnande fel identifieras genom
Vidare visas ett exempel från [19] hur man i fortsatt arbete kan illustrera obalans i MCSA genom att använda Park´s Vector Approach som tillägg på sin spektrumana- lys. Exempelsystemet visas i Fig.5.
Fig.5: Exempelsystem för applicering av Park´s Vector Approach för tydlig illustrering av obalans vid spektrum-analys [19]
Filtrering av signalen och identifierade fel-indikationer sker i sektionen Signal con- ditioner i Fig.5. Värt att notera är att detta kräver analys av samtliga faser för att ap- pliceras. Ett exempel på hur dessa output-figurer, från Park transformationen kan se ut visas i Fig.6.
Fig.6: Illustreringsexempel för bra lagerhälsa (vänster) kontra dålig lagerhälsa (höger) med hjälp av Park´s Vector Appproach
I exemplet i Fig.6 är den vänstra cirkeln motsvarande en induktionsmotor med god hälsa medan den distorderade cirkeln till höger motsvarar en induktionsmotor med dålig hälsa. En perfekt cirkel motsvarar ett lager utan obalans/oönskade inslag. Ju större/mer oönskade inslag som uppstår på grund av att lagrets hälsa försämras
2 Teori
Projektets teorier redovisas i form av vald arbetsmetodik, valda metoder för databe- handling samt en genomgång av försöksuppställning. Vid utförande av projektet an- vändes följande programvara/hårdvara:
● ibaPDA, datainsamlingssystem.
o Fast installation på server med lagring, via befintlig styrutrustning med 10Hz samplingsfrekvens.
o Portabel installation i rack med lagring, direktkopplad mot pump- motor med 1000Hz samplingsfrekvens.
● ibaAnalyzer, programmerings- och analyseringsverktyg
● Matlab MathWorks, programmerings- och analyseringsverktyg
o Diagnostic Feature Designer, Matlab-applikation för mer avancerad analys 2.1 Arbetsmetodik
Den teoretiska arbetsgången valdes till de tre grundläggande stegen som definieras i Condition Based Maintenace Kap.1.3.2.1 Datainsamling [6], [11]. Arbetsgången i projektet visas i form av ett flödesschema i Fig.7.
Fig.7: CBM-inspirerat flödesschema för arbetsgången i projektet
Projektet hade fördjupning inom datainsamlingsdelen då ett datainsamlingssystem (DAQ) installerades samt databehandlingssegmentet där både filtrering och model- leringsmetoden implementerades.
2.2 Modelleringsmetod och databehandling
Den valda modelleringsmetoden var Motor Current Signature Analysis som applice- rades primärt i mjukvaran Matlab Mathworks men även ibaAnalyzer. Med metoden förväntades oönskade inslag på de studerade linjeströmmarna identifieras som indi- kation på begynnande fel. Genom att analysera signalbeteendet (strömsignaturen) hos en helt ny motor under dess initierande dygn i bruk kontra en sliten motor, som varit i bruk i cirka två år och anses vara i slutet av sin livslängd, förväntades dessa oönskade inslag vara identifierbara och tillåta en skattning av återstående livslängd.
Denna identifiering av signaturer utfördes på två olika sätt:
1) Spektrum-analys: Plottade signalen i frekvensdomän med hjälp av FFT (Fast Fourier Transform) och identifierade oönskade harmoniska inslag.
2) Analys av signalegenskaper i tidsdomän: Bestämde den mest signifikanta sig- nalegenskapen/markören med hjälp av ANOVA-ranking (Analysis Of Va- riance) för att sedan identifiera ett degraderingsmönster (signatur) med hän- seende till den valda signalegenskapen. T-Test används som ett extra test för att verifiera ANOVA-resultatet.
Tidsdomän visar hur en signal ändras med tiden medan frekvensdomän visar hur mycket av signalen som ligger vid ett visst frekvensband över ett frekvensområde.
Den återstående livslängden, kallad remaining useful life (RUL), definieras som:
𝑅𝑈𝐿 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑦𝑡𝑡𝑖𝑔 𝑙𝑖𝑣𝑠𝑙ä𝑛𝑔𝑑 − 𝑀𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑛 𝑙𝑖𝑣𝑠𝑙ä𝑛𝑔𝑑 (1) RUL är normalt en exponentiellt avtagande funktion som baseras på trender i en fortgående dataserie, se till exempel [1]. I detta projekt kommer en förenklad vari- ant av skattningen utföras då för korta dataserier studerades.
2.2.1 Spektrum-analys
För att studera en signal i frekvensdomän ställs vissa krav på samplingshastigheten för insamlandet av data. Detta definieras genom Nyquist-samplingsteorem för ana- log till digital omvandling enligt:
𝑓𝑁𝑦𝑞𝑢𝑖𝑠𝑡 =𝑓𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒
2 → 𝑁𝑦𝑞𝑢𝑖𝑠𝑡 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑢𝑚: 2 ∗ 𝑓𝑁𝑦𝑞𝑢𝑖𝑠𝑡 < 𝑓𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 (2) Som säger att för att ge en trovärdig återgivning av en signal måste samplingshastig- heten (fsamplerate) vara minst dubbelt så stor som den studerade signalens frekvens (f ). Samplingshastigheten för datainsamlingen bestämde därför omfånget på
samma signaler med två olika samplingshastigheter och jämföra dem i frekvensana- lys. Fortsatt analyserades om några avvikelser kunde upptäckas mellan den nya pum- pen och den slitna pumpen. För att plotta insamlade data i frekvensdomän beräkna- des frekvensinnehållet med hjälp av Fast Fourier Transform. I Fig.8 visas hur ett då- ligt lager i en motor ser ut i frekvensdomän, där olika amplituder på fbearing indikerar obalans i motorn och ökande amplituder indikerar degraderande lagerfunktion.
Fig.8: Ideal karaktäristik vid frekvensanalys för lagerstatus i en motor där ökande amplitud på fbearing
indikerar försämrade lager och varierande amplitud indikerar obalans i lager
I kontrast mot karakteristiken som ses i Fig.8 skulle ett idealt hälsosamt lager inne- hålla knappt märkbara sidtoppar runt fundamentalfrekvensen på platserna fbearing i samma figur.
2.2.2 Analys av signalegenskaper i tidsdomän
Analysis of Variance (ANOVA) är den valda metoden för att rangordna skillnaden mellan respektive motors signalegenskaper (markörer). ANOVA valdes till huvud- metod med hänsyn till utvecklingspotential då den tillåter jämförelse av fler än två grupper av data samtidigt för att avgöra om de har några gemensamma användbara signaltrender medan andra ranking-metoder såsom T-Test och Wilcoxon är begrän- sade till data-grupperingar om två, se till exempel [22], [23]. ANOVA analyserar medelvärden och beräknar variansen i en uppsättning data. Varians betyder hur mycket studerade data avviker från medelvärdet. Ett högre värde avser större avvi- kelse, vilket var vad som söktes i projektet. ANOVA-rankingens resultat är utan en- het då det är kvot mellan två varianser.
I Matlab Mathworks finns en applikation som heter Diagnostik Feature Designer (DFD) som används för att analysera ensembler av dataserier för att ta fram diagnostiska egenskaper. DFD erbjuder ANOVA-ranking på inmatade data, där diagnostiska sig- nalegenskaper rangordnades [24]. Hypoteserna för ANOVA är:
𝐻1: 𝐴𝑙𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑒𝑙𝑣ä𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎 ä𝑟 𝑒𝑗 𝑙𝑖𝑘𝑎𝑑𝑎𝑛𝑎 (4) Där k motsvarar antalet fristående jämförda grupper, i detta projekt motsvarar grupper data för ny respektive sliten pump för varje studerad signalegenskap. Hypo- teserna säger att så länge grupperna är lika stora samt att så länge minst ett medel- värde i införda data avviker från resterande, så kan ANOVA användas.
Små bokstäver hänvisar till enskilda samplingar medan stora bokstäver hänvisar till hela uppsättningar exempelvis n = en enskild sampling, N = totala sampelstorleken.
Vid testet är nj = sampelstorleken i den j:e gruppen och x̅j = medelvärdet för alla samplingarna i j:e gruppen.
De matematiska steg som utfördes i ANOVA-verktyget är:
Totalt medelvärde för all inmatad datamängd:
𝑋̅ =∑ 𝑥
𝑁 (5)
Summan av kvadraten för skillnaden mellan medelvärden kallas SS (Sum of Squares) och medelvärdet av kvadraten MS (Mean of Squares).
Sum of Squares totalt för all inmatad datamängd:
𝑆𝑆𝑇 = ∑ ∑(𝑥 − 𝑋̅)2 (6)
Sum of Squares mellan analyserade grupper:
𝑆𝑆𝐵 = ∑ 𝑛𝑗(𝑋̅𝑗 − 𝑋̅)2 (7)
Där frihetstalet df1 = k-1, så medel av summerad kvadrering blir:
𝑀𝑆𝐵 = 𝑆𝑆𝐵
𝑑𝑓1 (8)
Sum of Squares avvikelse inom analyserade grupper:
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑(𝑥 − 𝑋̅𝑗)2 (9)
Där frihetstalet är df2 = N-k, så medel av summerad kvadrering blir:
F-test som tar kvoten mellan de två framtagna varianserna:
𝐹 = 𝑀𝑆𝐵
𝑀𝑆𝐸 (11)
Detta ger ett mått på hur stor variansen är för varje grupp och rangordnar dem där- efter. Stegen sammanställs för bättre översikt i Tab.2.
Tabell 2: Förtydligande tabell för ANOVA. Där F-test är slutprodukten som rangordnas
Variations- källa
Sum of Squares (SS) Frihetstal (df)
Mean Squares (MS)
F-test
Mellan
Grupper 𝑆𝑆𝐵 = ∑ 𝑛𝑗(𝑋̅𝑗 − 𝑋̅)2 k-1
𝑀𝑆𝐵 = 𝑆𝑆𝐵
𝑘 − 1 𝐹 =𝑀𝑆𝐵
𝑀𝑆𝐸 Avvikelse
inom grup- per
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑(𝑋 − 𝑋̅𝑗)2 N-k
𝑀𝑆𝐸 = SSE
N − k
Total 𝑆𝑆𝑇 = ∑ ∑(𝑋 − 𝑋̅)2 N-1
Matlab har ett färdigt verktyg för ANOVA så de matematiska stegen i projektet pro- grammerades inte.
T-test användes som en sekundär verifieringsmetod. Den visas i Bilaga A.
3 Försöksuppställning och installation av iba datainsamlingssystem
3.1 Försöksuppställning
Pumpmotorerna som studerades var av modell Grundfos MG160MB2-42FF300-F med tillhörande Grundfos-pump. Systemet bestod av två likvärdiga uppsättningar som var köpta vid samma tillfälle med pump och motor av samma modell och fabri- kat i olika stadier i sin förväntade livslängd. I Fig.9 visas kylvattenpumparnas place- ring i industriavsnittet. Pumparna var parallellt monterade i kylvattensystemet, som ses i Fig.9, där pumparna används växelvis vid normal drift. Pumpen till vänster var oanvänd och ej satt i bruk innan projektet startades. Till skillnad mot den högra pumpen som planerades att bytas när datainsamling startades men tilläts hållas kvar i drift för att förse projektet med ett försöksobjekt och driftdata som hade stor skill- nad i återstående livslängd. Motorernas specifikationer ses i Tab.3.
Fig.9: Kylvattenpumparnas placering i industriavsnittet
Tabell 3: Data för studerade pumpmotorer avläst från märkskylt Beteckning Märkdata
Inkoppling 3 fas D-koppling
U (V) 500-550
Imax (A) 17.8
P (kW) 11.0
F (Hz) 50Hz
Rpm 2930-2940
En sammanställning av diverse kostnader som berör haveri av pumparna/motorerna visas i Tab.4.
Tabell 4: Lista över cirka-kostnader berörande studerade komponenter.
Ingrepp Pris
Nypris pump 70 000 kr
Service pump 30 000 kr Generellt för slitage och
tappad produktion.
0,25- 1.1 milj.kr
Kostnaden för ett haveri kan i värsta fall uppskattas till 1,1 miljoner kr beroende på när haveriet sker.
3.2 Datainsamling med iba, implementering av DAQ Mjuk- och hårdvaru-lösningar från iba har använts för insamling av processdata [25].
För projektet applicerades ett Data Acquisition System (DAQ) i form av två parallell- kopplade ibaPDA (PDA = Process Data Acquisition) med olika samplingsfrekven- ser. Den ena var en fast installation i form av ett helt nytt serverbaserat ibaPDA- startuppaket som installerades som en pilot-implementering på ett processavsnitt in- nan expansion av systemet. Den andra var en portabel CPU-baserad ibaPDA som lå- nades för att utöka mätdata. Nedan kallas de olika uppställningarna ibaPDA 1 och ibaPDA 2. Kretsschemat i Fig.10 visar installationen för parallell-loggningen.
Fig.10: Enkelt kretsschema för parallell-installationen av båda datainsamlingssystemen, där ibaPDA 1 är en fast installation mot PLC-systemet och ibaPDA 2 är en portabel installation kopplat direkt mot strömmätning där strömtransformationen bestod av två seriekopplade transformatorer.
Installationen av ibaPDA 1, som ses i Fig.10, kopplades mot det befintliga PLC- systemet för processavsnittet med kylvattenpumparna. PLC-systemet bestod av en Siemens S7-400 med en 414-2 DP med tillhörande periferiutrustning. En översikt över PLC-systemets omfattning hittas i PLC-styrsystemets konfiguration för kom- munikation i Bilaga B.
Strömtransformatorer för mätningen av linjeströmmar valdes med hänsyn till re- spektive ibaPDA-uppställnings specifikation för tillåtna analoga input-strömmar, vil- ket var 4-20mA DC mot PLC-systemet för ibaPDA 1 och (-20)-20mA AC direkt-
att de representerar de uppmätta strömvärdena. I ibaPDA 2 valdes dubbla ström- transformatorer som seriekopplades så att signalen konverterades direkt till önskat omfång (±20mA) och direktkopplades till ibaPDA:ns analoga ingångarna (inga skal- ningar eller ADC).
Återgiven ström, vid mätning på två faser i ibaPDA 1, jämförs med kontrollmätning med amperetång direkt på motsvarande faser i Tab.5 för att verifiera att den inget steg i konverteringen och skalningen misslyckats. Amperetången hade en känslighet på ±1% avläsningsfel ±4 gånger minsta visade siffra, så detta var för att ge ett grovt estimat att hanteringen av ström-signalen fungerade.
Tab.5: Kontrollmätning med amperetång för verifiering av korrekt skalning i datainsamlingssystemet Mätpunkt samt
vilken ibaPDA
Resulterande ström i ibaPDA (A)
Ström med am- peretång (A)
Fas 1, ibaPDA 1 14,42 14,56
Fas 2, ibaPDA 1 14,55 14,71
Återgivningen i datainsamlingssystemet, se Tab.5, ansågs vara lämpligt då de repre- senterar amperetångs-mätningen med mindre än 0,2A felmarginal.
Samplingshastigheten för ibaPDA 1 valdes till 0.1s vilket motsvarar det snabbaste som PLC-systemet klarade av att logga på grund av den interna cykeltiden. IbaPDA 2 kopplades direkt mot de seriekopplade strömtransformatorerna med samplingsfre- kvensen 0.001s för att testa hur stor inverkan en högre samplingsfrekvens har som nämnts i Kap.2.2.1 Spektrum-analys. Enligt Nyquist-teoremet (2) kommer samp- lingshastigheten i ibaPDA 1 endast att ge en trovärdig återgivning av signalfrekven- ser upp till 5Hz i kontrast mot den direktkopplade ibaPDA 2 som förväntas ge en trovärdig återgivning av signalfrekvenser upp till 500Hz.
När utrusningen var på plats valdes lämpliga parametrar att logga samt tidsomfång för katalogisering (exempelvis veckovis, dygnvis, timvis) av skapade loggningsfiler.
Parametrarna som valdes i den fasta installationen var, efter relevans för vald metod, kylvattenpumparnas linjeströmmar, kylvattentemperatur samt kontaktor-svar för respektive kylvattenpump. I ibaPDA 2 valdes endast linjeströmmar som parametrar.
I Fig.11 visas hur ibaPDA såg ut i I/O-manager (Input/Output) där val av analoga parametrar gjordes.
Fig.11: Bild från ibaPDA vid val av parametrar att studera.
I Fig.11 identifierades de valda analoga parametrarna och bockas i för loggning.
Motsvarande procedur gjordes under fliken Digital i Fig.11 för att välja de digitala loggningssignalerna. I Tab.6 visas valda signaler med respektive I/O-adress i PLC:n för den fasta installationen.
Tabell 6: Valda signaler/parametrar att logga
Parameternamn Analog/Digital Beskrivning
TRMS_FAS1 Analog Linjeström från TRMS
strömtransformator
TRMS_FAS2 Analog Linjeström från TRMS
strömtransformator
TRMS_FAS3 Analog Linjeström från TRMS
strömtransformator Kontaktorsvar P1 Digital Indikation om pump 1
är i drift Kontaktorsvar P2 Digital Indikation om pump 2
är i drift
Tidsomfånget för loggningsfilerna valdes till dygnvis uppdelning för att snabbt få till- gång till data att analysera samt att filerna blev smidiga att hantera. Insamlade data sparades alltså i dygnsuppdelade filer som motsvarade steget DAQ (ibaPDA) i flödes- schemat Fig.7 Kap.2.1 Arbetsmetodik.
Totalpris för den fasta installationen av ibaPDA 1, med tillhörande transformatorer, server och kringutrustning var cirka: 30 000 kr.
4 Process och resultat
Projektets process rapporteras stegvis med återkoppling till arbetsflödet i Fig.7 Kap.2.1 Arbetsmetodik.
4.1 Databehandling
4.1.1 Filtrering av data
De dygnsuppdelade filerna öppnades i analyseringsprogramvaran ibaAnalyzer för att kontrollera att kylvattenpumparna varit i drift samt vilken av pumparna som använts under körningen. Endast en fas valdes att studera då metoden är baserad på mätning av endast en fas. Valet av fas att studera var inte av vikt men fas 1 valdes för ibaPDA 1 och fas 2 för ibaPDA 2 av praktiska skäl vid installationen av strömtransformato- rerna. Ett exempel på ett dygns loggning representerad i ibaAnalyzer visas i Fig.12, där nya pumpen = 303-K3 samt slitna pumpen = 303-K4.
Fig.12: Ett dygns körning i ibaAnalyzer med linjeström i Ampere för fas 1 = L1, Temperatur i ̊C
=Temperatur i tank och kontaktorsvar för respektive pump = 303-K3 samt 303-K4
I Fig.12 identifieras endast körning med den slitna pumpen P2 då kontaktorsvaret som representeras av en logisk signal som blir “hög” eller “till” vid drift endast blir
”till” på 303-K4. Loggningsfiler utan drift på någon av pumparna under dygnet fil- trerades bort. Resterande data exporterades till data-filer som var kompatibla med programvaran Matlab Mathworks med tydlig angivelse vilken pump som studerats.
Exporterade data laddades in i Matlab Mathworks och filtrerades så att endast rele- vant data över vanlig drift kvarstår. Ett exempel på hur data ser ut före samt efter filtrering visas i Fig.13 och Fig.14.
Fig.13: Före filtrering. Ett dygns ofiltrerad körning med nollmätning vid 0-nivå på y-axeln samt startströmmar på cirka 47A vid 1.3 samt 4.5 på x-axeln.
Fig.14: Efter filtrering. Resulterande plottning efter filtrering av data från Fig.13, utan nollmätning och startströmmar.
I Fig.13 syns oönskade data i form av ej aktiv tid (nollmätning) som låg vid 0A på y- axeln och strömspikar på cirka 48A vid start av pump (start-ström) som valdes att bortses ifrån då den inte anses tillhöra ”vanlig” drift för pumparna. I Fig.14 visas re- sulterande data efter att onödiga data filtrerats bort från Fig.13 så att endast relevant data kvarstår. Detta avslutade steget Filtrera data i flödesschemat Fig.7 Kap.2.1 Ar- betsmetodik.
4.1.2 Spektrum-analys
Skillnaden mellan ny pumpmotor och sliten pumpmotor testades med Fast Fourier Transform (FFT), i ibaAnalyzer, i två omgångar med data från ibaPDA 1 i ena om- gången och data från ibaPDA 2 i andra omgången för att studera de olika samplings- frekvenserna. I Fig.15 visas skillnaden mellan ny och sliten pump med data från ibaPDA 1 med TRMS-likströmmätning på 10Hz samplingsfrekvens som enligt Nyquistteoremet har felfrekvensomfång på 5Hz.
Fig.15: Övre= ny pump. Undre= sliten pump. Plottning i frekvensdomän i mjukvaran ibaAnalyzer med data från likströmsloggning i 10Hz TRMS, där FT= Fourier Transform. Förstoring av tre perioder (cirka 1-6Hz) till höger i respektive graf.
En skillnad mellan ny pump och sliten pump identifierades vid spektrum-analys av Fig.15. Små oönskade harmoniska toppar noterades för den slitna pumpen i den undre grafen i jämförelse med den nya pumpen i den övre grafen som ej uppvisar dessa toppar men däremot genererade en brusigare signal. Detta gav indikeringen att den slitna pumpen visade symptom för degraderande hälsa, se Fig.8.
Att loggningen i ibaPDA 1 utfördes med TRMS likströmsomvandling gjorde att fre- kvensanalysen såg annorlunda ut än den teoretiskt förväntade som är växelströmsba- serad.
I Fig.16 visas skillnaden mellan ny och sliten pump med data från ibaPDA 2 med di- rektkopplad växelströmmätning ((-20)-20mA) på 1000Hz samplingsfrekvens som enligt Nyquistteoremet har felfrekvensomfång på 500Hz.
Fig.16: Övre = ny pump. Undre = sliten pump. Plottning i frekvensdomän i mjukvaran ibaAnalyzer med data från växelströmsloggning i 1000Hz, där FT= Fourier Transform. Förstoring till höger i respektive graf.
En skillnad mellan ny pump och sliten pump identifierades vid spektrum-analys av Fig.16. I både den nya motorn och den slitna motorn identifierades små oönskade inslag i form av toppar utanför harmonierna för 50Hz som är markerade i figurerna.
Den nya pumpen visade dock flera inslag av oönskade toppar till exempel mellan 25 och 50Hz noterades två oönskade toppar, övre grafen, varav den ena ej identifiera- des alls i den slitna motorn och den andra har högre amplitud än den slitna motorns motsvarande topp, se nedre grafen. Detta gav indikeringen att den nya motorn hade sämre hälsa än den slitna motorn, se Kap.2.2.1 Fig.8.
Vid jämförelse av ström-loggningen med 10Hz TRMS (Fig.15) kontra 1000Hz di- rektkopplat (Fig.16) gavs motsägande resultat för respektive loggning om vilken av pumparna som hade oönskade inslag.
4.1.3 Analys av signalegenskaper
Skillnaden mellan ny pumpmotor och sliten pumpmotor med analys av signalegen- skaper utfördes med data från endast ibaPDA 1, utifrån tidsbrist. För att represen- tera varje dygns körning (cirka 800 000 samplingar) utan att behöva behandla väldigt
Fig.17: Kod för att ta delar av den totala datamängden för vidare analys, med 10 omgångar a´1000 samplingar med 36000 samplingars (1h) mellanrum mellan provtagningarna
Koden i Fig.17 tillåter en betydligt snabbare behandling av data utan att kompro- missa på kredibiliteten då provmängderna tas utmed större delen av dygns-förlop- pet. I Fig.18 visas några dygns körning för respektive pumpmotor efter samman- ställda provmängder i samma diagram.
Fig.18: Ström över tid, där Dataset 1= ny pump, Dataset 2 = sliten pump och Fas/Data = ström i A En noterbar skillnad i strömförbrukning mellan pumpmotorerna ses i Fig.18. Detta indikerade att signalegenskaper med hänsyn till amplitudskillnader skulle vara intres- santa att analysera. Denna amplitudskillnad kan vara på grund av att förhållandena för de båda pumparna inte är helt identiska. Den slitna pumpen kan till exempel ut- sättas för högre belastning i form av högre mottryck om flödesventilerna före och ef- ter pumpen har olika inställningar. En pump som arbetar hårdare kommer att upp- visa högre linjeströmmar.
Vidare sammanställdes samtliga provmängder för respektive pump för att analysera data i Diagnostic Feature Designer. Provdata processades i DFD med hänsyn till en uppsättning av de vanligaste signalegenskaperna inom prediktivt underhåll såsom medelvärde, RMS, skevhet och kurtosis (toppighet),se till exempel [26]. Signalegen- skaperna rankades med metoden ANOVA-ranking, som återfinns i Teori kap.2.2.2 samt T-Test som verifieringsmetod (för att kontrollera att ANOVA genererar ett
Fig.19: Bild från DFD där signalegenskaperna rankas med ANOVA och T-test
Fig.20: Rankingdiagram motsvarande resultaten från Fig.21 där signalerna representeras i den ordning de listas i motsvarande ordning
I rankingen, se Fig.19 och Fig.20, hamnade signalegenskapen PeakValue (toppvärdet av strömmen) högst. Toppvärde definieras som maximumvärdet i en cykel med al- ternerande amplituder, i detta fall motsvarar en cykel 1000 samplingar. Att även T- Test rankade toppvärde högst stärkte ANOVA-rankingens validitet. Pumparnas för- hållanden antogs i detta fall vara identiska. I Fig.21 visas ett histogram, från DFD,
Fig.21: Sannolikhetshistogram, staplarna indikerar med hur stor sannolikhet toppvärden hamnar inom stapelns omfång på x-axeln kontra all inmatade data, där Dataset 1 = hälsosam pumpmotor, Dataset 2 = sliten pumpmotor och x-axeln representerar ström i Ampere.
En klar skillnad i toppvärden mellan ny och sliten pumpmotor noterades i Fig.21.
Detta gav en tydlig indikering för ett degraderande mönster vid en motors försäm- rade hälsa.
I fallet om strömskillnaden var på grund av icke identiska förhållanden mellan pum- parna så valdes std (standardavvikelse) som intressant signalegenskap att analysera, då den bortser från strömskillnaden till skillnad från toppvärden, RMS och medel- värde som rankas 1,2 och 3 i Fig.19. Standardavvikelse definieras som avvikelsen från medelvärdet för respektive dataserie. Om data ligger samlade nära medelvärdet är standardavvikelsen låg och om värdena ligger utspridda långt ifrån medelvärdet är standardavvikelsen hög. I Fig.22 visas ett histogram, från DFD, över sannolikheten för respektive pumps standardavvikelse.
Fig.22: Sannolikhetshistogram, staplarna indikerar med hur stor sannolikhet standaravvikelse hamnar inom stapelns omfång på x-axeln kontra all inmatade data, där Dataset 1 = ny pumpmotor, Dataset
2 = sliten pumpmotor och x-axeln representerar ström i Ampere.
Att ny pump genererade en lägre standardavvikelse noterades i Fig.22 med sin stora massa av studerade standardavvikelser i spannet 0,03-0.04A på x-axeln. En viss överlappning fanns i de olika pumparnas avvikelse. För tydliga indikationer för sli- tage, vid avläsning av histogram för sannolikhet, önskades så lite överlappning som möjligt.
4.1.4 Skattning av RUL
Vid skattning av Remaining Useful Life (RUL) är tydliga indikationer för hälsan hos studerade komponenter viktiga. Då analysen av signalegenskapen PeakValue gav ett tydligt mer kvantifierbart resultat för det oönskade signalbeteendet, i jämförelse med spektrum-analysen (Kap. 3.2.2), valdes den för fortsatt bearbetning vid skatt- ning av RUL. Vid skattningen ansågs den nya pumpen ha 100% återstående livslängd och den slitna pumpen ansågs vara nära 0% av sin livslängd. Strömförändringen i toppvärden mellan respektive pumpmotor motsvarar efter dessa antaganden en hel livslängd. För att representera toppvärdena för respektive pump beräknades medel- värdet för 5 dygns körning så att eventuella avvikande strömtoppar inte skulle gene- rera ett missvisande resultat. Vid applicering i realtidsövervakning skulle medelvär- det på toppvärdena beräknas från nutid och 5 dygn bakåt. Prestanda är vanligtvis ex- ponentiellt avtagande vid skattning av återstående livslängd. Detta krävde större da- taserier över längre tid än vad studerade data tillät. Därför användes en förenklad version med ett linjärt samband. När mer data finns bör anpassning till en exponen- tiell kurva utföras för en korrekt representation. RUL uttrycks vanligtvis i tid men representerades i den förenklade varianten som procentuell livslängd. Den återstå- ende livslängden enligt (1) definierades i detta fall som:
𝑅𝑈𝐿 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑦𝑡𝑡𝑖𝑔 𝑙𝑖𝑣𝑠𝑙ä𝑛𝑔𝑑 − 𝑀𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑛 𝑙𝑖𝑣𝑠𝑙ä𝑛𝑔𝑑 ⇾ 𝑅𝑈𝐿 = (𝐼𝑆𝑙𝑖𝑡𝑒𝑛− 𝐼𝑆𝑡𝑢𝑑𝑒𝑟𝑎𝑑)
𝐼𝑆𝑙𝑖𝑡𝑒𝑛 − 𝐼𝑁𝑦 ∗ 100
Där respektive I motsvarade medelvärdet av toppvärden över 5 dygns körning för de olika pumpmotorerna. I ekvationen motsvarade IStuderad pumpmotorn vars RUL skulle skattas. I Tab.7 sammanställs de beräknade resultaten av de ingående para- metrarna förutom variabeln IStuderad för beräkningen av RUL.
Tabell 7: Ingående ström-värden för att bestämma den totala nyttiga livslängden Komponent medelvärde av toppvär-
den över 5 dygn (A)
ISliten 14.726
INy 14.392
Total nyttig livslängd 0-0.335
ende livslängd) vid 0.335A. För att förenkla samt förtydliga presentationen av resul- terande RUL skrevs ett program i Matlab Mathworks som laddar in parametrarna från Tab.7, laddar in valfria testdata och utför beräkningen av RUL samt återger sva- ret som procentuell återstående livslängd. Koden visas i Fig.23.
Fig.23: Kod för beräkning av Remaining Useful Life, där RUL representerar den skattade återstående procentuella livslängden och Old = PSliten, New = PNy, TotLife = Total nyttig livslängd och TestData
= PStuderad.
Skattningen av RUL tränades med tre olika testdata, en 5-dygns körning med nya pumpen efter 10 dygn i drift, en 5-dygns körning med den slitna pumpen 10 dygn innan äldsta loggningen och en 5-dygns körning där 2 dygn från den nya pumpen och 3 dygn med den slitna slogs samman för att simulera en pump med medium slitage. I Tab.8 visas resultat efter de tre testerna.
Tabell 8: Sammanställning av resultat efter träning med tre olika testdata Testdata, beskrivning Medelvärde av topp-
värden över 5 dygn (A) avrundat
Skattning av RUL (%)
Ny pump 10 dygn i bruk 14.410 94.407
Sliten pump 10 dygn innan sista loggning
14.725 0.443
3 dygn från ny pump och 2 dygn från gammal
14.576 44.939
I Tab.8 ses en klar skillnad i skattningen av RUL efter 10 dygn i drift för den nya pumpen i kontrast mot den slitna pumpen som genererade en betydligt mindre skill- nad med motsvarande dygn i drift. Skattningen för mediumslitaget hamnade med en förskjutning mot sämre RUL. Detta avslutade steget Ta fram skattningsmodell i flödes- schemat Fig.7 Kap.2.1 Arbetsmetodik.
4.2 Applicering och underhållsbeslut
Det avslutande momentet efter att en modell för skattningen av RUL tagits fram var att applicera resultatet på ett lämpligt sätt med tillhörande underhållsbeslut. Då en förenklad variant av RUL togs fram, utfördes appliceringen och underhållsbesluten i demonstrativt syfte. Underhållsbesluten delades upp i 4 nivåer med stigande grad av allvarlighet/kostnader, där 1 = inga åtgärder och 4 = Kritiskt läge/höga kostnader.
Beslutsnivåerna visas i Tab.9.
Tabell 9: Beslutsnivåer för underhållsinsatser baserade på skattning av RUL Beslutsnivå Beslutsgräns
i RUL (%)
Förtydligande, åter- stående livslängd
Underhållsbeslut
1 50.00–100.00 Mer än hälften Ingen åtgärd
2 25.00–49.99 Mindre än hälften Planera service 3 10.00–24.99 Mindre än en fjärdedel Utför service 4 0.00–9.99 Mindre än en tiondel Byt pump/motor
En kod för hur resultatet skulle kunna visualiseras på skärmarna i operatörsrummet för produktionsavsnittet med de studerade kylvattenpumparna skrevs i Matlab Mat- hworks. I Fig.24 visas exempelkoden med beslutsnivåerna från Tab.9 samt valda övervakningsmeddelanden som exempel på vad som skulle kunna visas i operatörs- bilderna.
Fig.24: Matlab Mathworks-kod för utskrift av meddelanden till kommandorutan som exempelvisualisering av resultat efter skattning av RUL.
Övervakningsmeddelandena från Fig.24 skulle med fördel generera färgkodade larm på de två sista stegen så att det kritiska läget uppmärksammas. Ett exempel på genererade
Fig.25: Exempelvisualisering av övervakningsmeddelanden. Tre resulterande utskrifter med tre indata från strömmätning på pumpmotor med olika stadier av slitage. Data från testdata Tab.7.
Utskriften efter skattningen gav tydlig status på pumpmotorns hälsa samt gav en re- kommendation på lämplig underhållsinsats. Fullständig kod för beräkningen och ut- skriften återfinns i beräkning av RUL och utskrift i Bilaga C. Detta avslutade steget Applicering i flödesschemat Fig.7 Kap.2.1 Arbetsmetodik.
5 Diskussion
Skillnaden mellan ny och gammal pumpmotor framstår tydligast i analys av signal- egenskaper då spektrum-analysen gav motsägelsefulla resultat i de olika loggning- arna. De avvikelser som upptäcktes i spektrumet var inte heller av så stora amplitu- der som var förväntat för den slitna pumpmotorn.
Spektrum-analysen gav ett motsägelsefullt resultat vid jämförelse mellan de två samplingsfrekvenserna. Enligt Nyquistteoremet skulle respektive loggning bara klara av en korrekt representation av signalen upp till 5Hz respektive 500Hz vilket kan vara en bidragande faktor till varför resultaten inte var konsekventa. Det är möjligt att samplingsfrekvenserna i båda fallen är för låga för att hitta de oönskade harmo- niska inslagen för de studerade motorerna. Loggningsutrusningens känslighet kan även ha varit för låg för att upptäcka vissa små begynnande felindikeringar. Att lik- strömsomvandling påverkade analysen noterades tydligt, men om det har inverkan på mätbara fel eller bara påverkar presentationen är osäkert. Spektrum-analys är emellertid en beprövad metod så det bristfälliga resultatet kan sannolikt tilldelas den låga samplingsfrekvensen då studerad litteratur nämnt betydligt högre samplingshas- tigheter. Att låga samplingshastigheter valdes i detta arbete var på grund av begräns- ningar i utrustningen som användes. Uppgradering av loggningsutrustningen skulle sannolikt generera ett bättre resultat i båda metoderna men allra helst spektrum- analysen.
Analysen av signalegenskaper hittade med hjälp av ANOVA-rankingen en bra mar- kör/signatur att följa de studerade motorernas degradering i toppvärden. Även om installationstekniska aspekter påverkade strömförbrukningen mellan ny och sliten pump så är det sannolikt att ett liknande mönster hade uppkommit då till exempel- försämrad lagerhälsa ger upphov till högre belastning av pumpmotorn då pumpen skulle gå tyngre. Det är möjligt att data över en längre period skulle ha identifierat en annan signalegenskap än toppvärden som bästa markör då loggningen i detta pro- jekt sträcker sig över en ganska liten del av motorernas totala livslängder. Det är även möjligt att analys av data från ibaPDA 2 skulle ha givit en annan/bättre markör än den som valdes, men i mån om tid hann inte dessa data analyseras. Detta vore in- tressant att följa upp även om det nuvarande resultatet anses värdeskapande.
Vid jämförelse av respektive metod för MCSA är båda tämligen tidskrävande tills själva modellens ingående moment är formulerade. Spektrum-analysen erbjuder dock i tidigt skede en möjlighet att identifiera avvikelser visuellt innan dessa identi- fieras rent matematiskt i insamlade data. Till exempel om realtidsövervakning med
skick kan användas som jämförelse för förenklad felsökning. Vid denna typ av imple- mentering skulle exemplet med Park´s Vector Approach, se Kap.1.3.2.2 Fig.6, vara ett bra tillägg för metoden.
För ett pålitligt och korrekt resultat av RUL behövs mer data än vad som studerats i detta projekt. Idealt ska data finnas för den totala livslängden, från ny till haveri, för ett antal pumpar. Utifrån dessa data skulle en förväntad livslängd kunna skattas med högre reliabilitet samt troligen tillåta identifiering av en exponentiell trend för slita- get vilket är vad RUL studerar. Detta skulle ge en bättre prediktivitet och represen- tation än den förenklade linjära modellen. I detta projekt motsvarar skattningen av RUL egentligen inte den förväntade nyttiga livslängden (ny till haveri) utan den skat- tar den procentuella hälsan mellan ny och sliten (ej hela livscykeln). Resultatet i detta arbete blev således tämligen spekulativt i skattning av RUL då den faktiska livs- längden på den studerade slitna pumpen inte är känd. Tidsspannet för det kom- mande haveriet kan vara allt ifrån imorgon till om ett halvår. Resultatet visar dock en tydlig skillnad mellan ny och sliten pump.
Värdet av ett prediktivt underhåll är stort. Den totala cirka-kostnaden för installat- ionen av datainsamlingssystemet som behövs för att påbörja framtagningen av pre- diktiva modeller är 30 000 kr, satt i perspektiv mot förluster vid ett olägligt haveri på 0,25-1,1 miljoner kr illustrerar värdet tydligt i ekonomiska termer. Även om ett mindre haveri kan förhindras, till exempel en pump servas innan haveri, så är kost- naden för installationen mindre än kostnaden för en ny pump (kopplas till
Agenda2030 Mål 8, Delmål 8.3: förbättra resurseffektiviteten i konsumtion och pro- duktion samt Delmål 8.2: Främja ekonomisk produktivitet genom diversifiering, tek- nisk innovation och uppgradering). Värde finns även i form av minskad klimatpåver- kan då stora haverier påverkar miljön till exempel när nya komponenter som inte finns på lager fraktas långa sträckor över landet eller i vissa fall internationellt (kopp- las till Agenda2030 Mål 12, Delmål 12.1: implementera det tioåriga ramverket för hållbara konsumtions- och produktionsmönster). Prediktivt underhåll tillåter även att förhindra personalen från personskador som kan komma till följd av oväntade ha- verier (Kopplas till Agenda2030 Mål 8, Delmål 8.8: Skydda arbetstagares rättigheter och främja trygg och säker arbetsmiljö för alla).
En modell för skattning av RUL utifrån mätning av linjeströmmar är tämligen ovan- ligt men är på uppgång. Varje försök att ta fram en modell bidrar till vetenskapen bakom metoden, allra helst eftersom varje enskilt projekt ofta blir något modifierad till det studerade systemet. Även om det enskilda projektet inte får fram en verifier- bar modell är även den informationen nyttig, då den kan nyttjas i fortsatt arbete som
hantera mätning av linjeström från vilken induktions-motor som helst, med viss mo- difiering av filtreringsnivåer. En avgränsning i analyserade ingående parametrar som kan upplevas både positiv och negativ är att modellen endast avser analys av linje- strömmar. Modellen blir på så sätt väldigt nischad mot en viss typ av mätdata.
5.1 Fortsatt arbete
Exempel på fortsatt arbete för utveckling av arbetet med den prediktiva modellen, med gradvis signifikans, listas nedan.
I. Den viktigaste punkten för det fortsatta arbetet vore att fortsätta logga drift i en testanläggning tills ett antal kylvattenpumpar faktiskt havererar så att data erhålls över deras fulla livslängd. Detta skulle tillåta ett bättre estimat för den återstående livslängden och korrekt återgivning av RUL.
II. En intressant undersökning vore att installera högfrekvent loggning med hög känslighet till exempel oscilloskops-probe eller liknande så att metoden till- låts hitta högfrekventa oönskade harmoniska inslag. Detta skulle även tillåta utökad klassificering med nedan nämnda logaritmer.
III. Fortsatt arbete kan vara att utveckla metoden och modellen med både kom- pletterande klassificeringsmetoder såsom Hidden Markov Model och Recursive Bayesian technique men även att kombinera med andra metoder såsom fuzzy logic och Artificiell Intelligens. Detta för att tillåta identifiering av olika felorsa- ker på kylvattenpumparna.
IV. För att göra modellen mer användarvänlig skulle en bättre visualisering av resultatet, med till exempel Park´s Vector Approach, vara intressant.
6 Slutsatser
Spektrum-analysen med båda typerna av testade loggningar anses generera ett resul- tat med låg reliabilitet. Uppgradering av loggningsutrustning kan vara en lösning som åtgärdar problematiken med metoden.
Analysen av signalegenskaper med data från likströmsloggning med 10Hz samplings- frekvens gav bra indikeringar på motorernas hälsa då pumparnas installation ansågs ideala. Fortsatt loggning förväntas ge ännu bättre resultat.
Skattningen av RUL med underhållsbeslut blir missvisande då beräkningen ej utför- des på motorernas faktiska livslängder utan från ny till sliten samt att RUL behöver längre dataserier att analysera för korrekt representation. Skattning från ny till sliten genererade ett tydligt resultat.
Ett prediktivt underhåll skyddar både ekonomin, med ökad tillgänglighet och kon- kurrenskraft, och miljön med en säkrare arbetsplats samt mindre utsläpp i omgiv- ningen vid frakt och olika tömningar av nödsystem.
Referenser
[1] “Underhåll i världsklass – Leo Hagberg • Tomas Henriksson – Bok | Akademibokhandeln.” [Online]. Available:
https://www.akademibokhandeln.se/bok/underhall-i- varldsklass/9789163966163/. [Accessed: 03-Mar-2020].
[2] Y. Yin, K. E. Stecke, and D. Li, “The evolution of production systems from Industry 2.0 through Industry 4.0,” Int. J. Prod. Res., vol. 56, no. 1–2, pp.
848–861, Jan. 2018, doi: 10.1080/00207543.2017.1403664.
[3] A. Heng, S. Zhang, A. C. C. Tan, and J. Mathew, “Rotating machinery prognostics: State of the art, challenges and opportunities,” Mechanical Systems and Signal Processing. 2009, doi: 10.1016/j.ymssp.2008.06.009.
[4] M. E. H. Benbouzid, “A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection,” IEEE Trans. Ind. Electron., 2000, doi:
10.1109/41.873206.
[5] “Mål 8: Anständiga arbetsvillkor och ekonomisk tillväxt - Globala målen.”
[Online]. Available: https://www.globalamalen.se/om-globala-malen/mal- 8-anstandiga-arbetsvillkor-och-ekonomisk-tillvaxt/. [Accessed: 18-Mar- 2020].
[6] A. K. S. Jardine, D. Lin, and D. Banjevic, “A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance,”
Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 20, no. 7. pp. 1483–1510, Oct- 2006, doi: 10.1016/j.ymssp.2005.09.012.
[7] G. A. Susto, A. Schirru, S. Pampuri, S. McLoone, and A. Beghi, “Machine learning for predictive maintenance: A multiple classifier approach,” IEEE Trans. Ind. Informatics, 2015, doi: 10.1109/TII.2014.2349359.
[8] R. Roy, R. Stark, K. Tracht, S. Takata, and M. Mori, “Continuous maintenance and the future – Foundations and technological challenges,”
CIRP Ann. - Manuf. Technol., 2016, doi: 10.1016/j.cirp.2016.06.006.
[9] S. Wang, J. Wan, D. Li, and C. Zhang, “Implementing Smart Factory of Industrie 4.0: An Outlook,” Int. J. Distrib. Sens. Networks, 2016, doi:
10.1155/2016/3159805.
[10] BSI Standards Publication, raising standards worldwide TM NO COPYING
WITHOUT BSI PERMISSION EXCEPT AS PERMITTED BY COPYRIGHT LAW BSI Standards Publication Maintenance-Maintenance terminology Copyright British Standards Institution Provided by IHS under license with BSI-Uncontrolled. 2010.
[11] O. Merkt, “On the use of predictive models for improving the quality of industrial maintenance: An analytical literature review of maintenance strategies,” in Proceedings of the 2019 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2019, 2019, pp. 693–704, doi:
10.15439/2019F101.
[12] “Designing Algorithms for Condition Monitoring and Predictive Maintenance,” 2020. [Online]. Available:
[13] H. Austerlitz, Data Acquisition Techniques Using PCs. Elsevier Inc., 2003.
[14] N. V Kirianaki, S. Y. Yurish, N. O. Shpak, and V. P. Deynega, “Data Acquisition and Signal Processing for Smart Sensors,” Meas. Sci. Technol., 2002, doi: 10.1088/0957-0233/13/9/706.
[15] H. M. Hashemian and W. C. Bean, “State-of-the-art predictive maintenance techniques,” in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2011, doi:
10.1109/TIM.2009.2036347.
[16] X. S. Si, W. Wang, C. H. Hu, and D. H. Zhou, “Remaining useful life estimation - A review on the statistical data driven approaches,” European Journal of Operational Research. 2011, doi: 10.1016/j.ejor.2010.11.018.
[17] L. Cattaneo and M. MacChi, “A Digital Twin Proof of Concept to Support Machine Prognostics with Low Availability of Run-To-Failure Data,” in IFAC- PapersOnLine, 2019, vol. 52, no. 10, pp. 37–42, doi:
10.1016/j.ifacol.2019.10.016.
[18] J. Z. Sikorska, M. Hodkiewicz, and L. Ma, “Prognostic modelling options for remaining useful life estimation by industry,” Mech. Syst. Signal Process., vol.
25, no. 5, pp. 1803–1836, Jul. 2011, doi: 10.1016/j.ymssp.2010.11.018.
[19] D. Miljković, “Brief Review of Motor Current,” June, pp. 15–16, 24, 2015.
[20] A. S. Fontes, C. A. V. Cardoso, and L. P. B. Oliveira, “Comparison of techniques based on current signature analysis to fault detection and diagnosis in induction electrical motors,” in 1st International Conference - EECon 2016:
2016 Electrical Engineering Conference, 2017, pp. 74–79, doi:
10.1109/EECon.2016.7830938.
[21] Z. Ye, B. Wu, and A. Sadeghian, “Current Signature Analysis of Induction Motor Mechanical Faults by Wavelet Packet Decomposition,” IEEE Trans. Ind.
Electron., vol. 50, no. 6, pp. 1217–1228, Dec. 2003, doi:
10.1109/TIE.2003.819682.
[22] N. C. Peter A. Flach, Tijl De Bie, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, ECML PKDD 2012, Proceedings, vol. 7523 LNAI, no. PART 2. Springer, 2012.
[23] P. B. Brazdil and C. Soares, “A comparison of ranking methods for
classification algorithm selection,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2000, doi: 10.1007/3-540-45164-1_8.
[24] “Analysis of variance for linear regression model - MATLAB anova - MathWorks Nordic.” [Online]. Available:
https://se.mathworks.com/help/stats/linearmodel.anova.html. [Accessed:
27-May-2020].
[25] “Measurement Systems for Industry and Energy | iba.” [Online]. Available:
https://www.iba-ag.com/en/start/. [Accessed: 26-May-2020].
[26] R. Gouriveau, K. Medjaher, and N. Zerhouni, From Prognostics and Health Systems Management to Predictive Maintenance 1: Monitoring and Prognostics, vol.
4. 2016.
