Diepgroefkogellager is een veelvoorkomend sleutelcomponent in mechanische systemen en de gezondheidsstatus ervan heeft rechtstreeks invloed op de prestaties en betrouwbaarheid van het gehele mechanische systeem. Daarom zijn foutdiagnose en voorspellend onderhoud van groefkogellagers van cruciaal belang. Hier zijn enkele belangrijke stappen en methoden:
1. Foutdiagnose
Trillingsanalyse: Trillingsanalyse is een veelgebruikte methode bij het diagnosticeren van fouten in diepgroefkogellagers. Door trillingssignalen te verzamelen wanneer het lager draait, kan worden geanalyseerd of er sprake is van een afwijking in het lager. Gemeenschappelijke trillingskarakteristieken zijn onder meer piekwaarde, wortelgemiddelde kwadratische waarde, crestfactor, enz.
Geluidsanalyse: Lagerstoringen gaan vaak gepaard met specifieke geluidsveranderingen. Het geluidssignaal van het lager wordt verzameld door de geluidssensor en de kenmerken worden geëxtraheerd met behulp van signaalverwerkingstechnologie om de gezondheidsstatus van het lager te bepalen.
Temperatuurbewaking: Wanneer een lager defect raakt, zal de verhoogde wrijving ervoor zorgen dat de temperatuur stijgt. Daarom is het monitoren van de temperatuurveranderingen van lagers via temperatuursensoren ook een effectieve methode voor het diagnosticeren van lagerfouten.
Olieanalyse: Voor lagersystemen die smeerolie gebruiken, kan de slijtage en corrosie van het lager worden beoordeeld door metaaldeeltjes, vocht en chemische stoffen in de smeerolie te analyseren.
2. Voorspellend onderhoud
Zet een foutvoorspellingsmodel op: Gebruik op basis van historische gegevens en foutdiagnoseresultaten methoden zoals machinaal leren of deep learning om een foutvoorspellingsmodel op te stellen. Het model kan de toekomstige gezondheid van lagers voorspellen, waardoor onderhoudsplanning vooraf mogelijk is.
Real-time monitoring en vroegtijdige waarschuwing: Door real-time monitoring van lagertrillingen, geluid, temperatuur, olie en andere parameters, gecombineerd met foutvoorspellingsmodellen, wordt een realtime beoordeling van de lagergezondheidsstatus bereikt. Wanneer potentiële storingen worden voorspeld, worden tijdig waarschuwingen afgegeven, zodat vooraf onderhoudsmaatregelen kunnen worden genomen.
Optimalisatie van onderhoudsstrategie: Optimaliseer op basis van de voorspellingsresultaten onderhoudsstrategieën, zoals het aanpassen van onderhoudscycli, het vervangen van onderdelen, etc. Dit zorgt ervoor dat de levensduur van de lagers wordt gemaximaliseerd zonder de normale werking van het systeem te beïnvloeden.
Om de nauwkeurigheid van de foutdiagnose en het voorspellend onderhoud te verbeteren, moeten bovendien de volgende punten in acht worden genomen:
Gegevensverzameling en -verwerking: Zorg ervoor dat de verzamelde gegevens nauwkeurig en volledig zijn en voer passende voorbewerkingen uit om ruis en interferentie te elimineren.
Modelupdates en aanpassingen: Naarmate de bedrijfsomstandigheden en omgevingen van het systeem veranderen, moeten foutvoorspellingsmodellen mogelijk worden bijgewerkt en aangepast om hun voorspellingsnauwkeurigheid te behouden.
Personeelstraining en verbetering van vaardigheden: Bied regelmatig training aan personeel dat verantwoordelijk is voor foutdiagnose en voorspellend onderhoud om hun professionele vaardigheden en operationele capaciteiten te verbeteren.
Samenvattend kunnen door foutdiagnose en voorspellend onderhoud van diepgroefkogellagers potentiële problemen tijdig worden ontdekt en kunnen effectieve maatregelen worden genomen om fouten te voorkomen, waardoor de betrouwbaarheid en operationele efficiëntie van het mechanische systeem worden verbeterd.
Neem contact met ons op