Rewolucyjna technologia inteligentnych łożysk

Filippo Zingariello, dyrektor działu globalnego rozwoju strategicznego SKF

• Zdefiniowanie inteligentnej maszyny nie należy do prostych zadań. W początkach technologii komputerowych wyobrażenie komputera sprowadzało się do idei urządzenia, które udziela na pytania odpowiedzi nieodróżnialnych od tych formułowanych przez człowieka. W tym sensie maszyny utożsamiano z komputerami. Wprowadzenie w Google hasła „inteligentna maszyna” nadal skutkuje wyszukaniem mnóstwa futurystycznych prac odzwierciedlających to podejście.
W kompendium „McGraw-Hill Dictionary of Scientific & Technical Terms” inteligentną maszynę zdefiniowano następująco: „[jest to] maszyna monitorująca otoczenie za pomocą czujników i dostosowująca przebieg realizowanych operacji w celu wykonywania określonych zadań w warunkach niepewności i zmienności”. Definicję tę uzupełniają takie przykłady jak roboty przemysłowe wyposażone w czujniki i samoczynnie prowadzące się pojazdy podejmujące decyzje na podstawie rejestrowanego obrazu, nie ograniczonego tylko do naniesionych na nawierzchnię linii.
W dziedzinie inżynierii przez „inteligentną maszynę” rozumie się samodzielny system mechaniczny: maszynę zdolną do precyzyjnego diagnozowania własnego stanu i sprawnie przesyłającą do operatora informacje na ten temat w celu umożliwiania mu rozwiązywania wszelkich problemów w możliwie jak najkrótszym czasie. W myśl tego opisu inteligentną maszyną może być zarówno zaawansowany technologicznie samochód, jak i złożona linia produkcyjna. Jeżeli chodzi o wspomniane „warunki niepewności i zmienności”, inteligentna maszyna powinna nie tylko reagować na zmiany zachodzące w jej otoczeniu, ale również automatycznie regulować parametry robocze i korygować usterki w celu kontynuowania pracy z największą możliwą wydajnością.
Powyższe rozważania nie implikują wyeliminowania konieczności utrzymania ruchu inteligentnej maszyny; taka wizja pozostaje futurystycznym snem. Zintegrowana sztuczna inteligencja powinna jednak pozwalać maszynie tego typu na wykrywanie potencjalnych problemów oraz optymalizowanie procedur i wymaganej częstotliwości obsługi konserwacyjnej. Oczywiście każda mechaniczna część może zawieść. W świetle tego faktu istotne jest czynne rozpoznawanie potencjalnych usterek w ramach procesów planowego monitorowania stanu i wczesne podejmowanie koniecznych interwencji – zamiast poświęcania czasu i pieniędzy na naprawy dopiero w następstwie awarii maszyn.
Działanie inteligentnych maszyn opiera się na szeregu krytycznych czynników. W szerokim horyzoncie czasowym najważniejszym z nich są informacje, ponieważ brak danych uniemożliwia monitorowanie i diagnozowanie. Niezbędne dane muszą być gromadzone, przesyłane do analizy oraz przetwarzane, a to wymaga dokonywania pomiarów, transmisji danych oraz wykorzystywania mocy obliczeniowej. Firma SKF posiada bogate doświadczenie w każdej z tych dziedzin i jest przygotowana do dalszego zaawansowania postępu.

 

SKF-Insight---making-bearings-the-brain-of-machinery_maly

SKF Insight – wprowadzenie
Pierwszą przychodzącą na myśl odpowiedzią na problemy może być po prostu usprawnienie procesów monitorowania stanu: rozbudowanie maszyny o dodatkowe układy czujników w celu badania jej najważniejszych parametrów i wysyłania ich wartości do centrali za pośrednictwem sieci WiFi. Jednak od pewnego czasu istnieje znacznie skuteczniejsze rozwiązanie, mianowicie SKF Insight – system gromadzący i transmitujący dane technologiczne bezpośrednio z wnętrza maszyny, z wykorzystaniem podstawowego podzespołu technicznego, jakim jest łożysko.
SKF Insight przekształca proste łożysko w centrum diagnostyczne za sprawą wbudowanego miniaturowego bezprzewodowego czujnika z własnym źródłem zasilania, który w czasie rzeczywistym przesyła informacje na temat panujących w procesie warunków. System ten stwarza zupełnie nowe możliwości na polu monitorowania stanu maszyn. Technologia ta, zaprezentowana w 2013 roku w Hanowerze, jest efektem trzech lat intensywnych badań zorientowanych na miniaturyzację czujników, sprostanie wyzwaniom w kwestii wytwarzania mocy oraz opracowanie specjalnej obudowy na czujniki i elektronikę.
Tradycyjne rozwiązania monitorowania stanu maszyn umożliwiają wczesne wykrywanie usterek na drodze pomiaru poziomów drgań spowodowanych zmianami na powierzchni bieżni łożyska. Pozwala to jednak na rozpoznawanie wyłącznie tych uszkodzeń, które już powstały. Zamiast postępującego pogorszenia stanu SKF Insight wykrywa warunki powodujące usterki łożysk jeszcze zanim te wystąpią, oraz natychmiast przekazuje powiązane informacje operatorom.
Te dane technologiczne są bezprzewodowo przesyłane przez miniaturowe obwody elektroniczne, które czerpią energię z samego ruchu łożyska; w ten sposób wyeliminowana zostaje konieczność doprowadzania zasilania z zewnątrz. Czyni to omawianą technologię niezrównanie wygodną: jej użytkownik nie ma do czynienia ani z wejściowymi kablami zasilającymi, ani z wyjściowymi przewodami sygnałowymi. Dzięki temu rozwiązanie to sprawdza się w miejscach dotąd niedostępnych. Wyobraźmy sobie na przykład próbę konwencjonalnego wyprowadzenia sygnałów z pracującej skrzynki przekładniowej, w której wnętrzu nieprzerwanie obracają się elementy: nieokiełznany nieład byłby nieunikniony; zewsząd wystawałyby poplątane przewody. Za sprawą SKF Insight sygnał może być nadawany praktycznie z dowolnego punktu. W istocie trwają już prace nad rozwiązaniami przeznaczonymi do wymagających zastosowań w energetyce wiatrowej i produkcji stali.
Potrzeba stworzenia SKF Insight zrodziła się ze świadomości faktu, iż do awarii łożysk wynikających z podpowierzchniowego zmęczenia materiału rzadko dochodzi w normalnych warunkach eksploatacji. Do najczęstszych przyczyn usterek należą nieprawidłowa eksploatacja i niewłaściwa obsługa: na przykład niedostateczne smarowanie lub praca łożyska w warunkach niezgodnych ze specyfikacją. Wbudowany czujnik systemu SKF Insight mierzy krytyczne parametry powodujące przedwczesne uszkodzenia łożysk, takie jak stopień zanieczyszczenia środka smarnego czy temperatura, co umożliwia operatorom podejmowanie działań zapobiegawczych w trakcie pracy maszyny. W rezultacie możliwe jest uniknięcie kosztownych, wstrzymujących produkcję awarii, a tym samym obniżenie łącznych kosztów posiadania zasobów i wydłużenie okresu eksploatacji maszyn. Ponadto rozwiązanie to pozwala technikom na wysoce szczegółowe badanie zróżnicowanych czynników wpływających na teoretyczną trwałość łożysk.
Umieszczenie czujników bezpośrednio we wnętrzu łożyska przekłada się na zdolność systemu SKF Insight do rozpoznania zagrożenia awarią jeszcze przed powstaniem choćby mikroskopijnych uszkodzeń.
Opracowane przez SKF algorytmy i procesy diagnostyczne umożliwiają wykrywanie skoków mocy, zanieczyszczenia środka smarnego i innych problemów dotyczących smarowania oraz dostosowywanie na tej podstawie warunków pracy w celu przeciwdziałania powstawaniu uszkodzeń.
Za sprawą integracji systemu SKF Insight z usługami diagnozowania zasobów i kontroli stanu łożysk informacje dotyczące aktualnych warunków eksploatacji mogą być przesyłane na serwery w chmurze dla potrzeb diagnostyki zdalnej, której rezultaty pozwalają dogłębnie zrozumieć naturę przyszłych zagrożeń uszkodzeniem i awarią.

Przemyślane utrzymanie ruchu
SKF Insight dostarcza technikom działu utrzymania ruchu wszechstronnego narzędzia do celów utrzymywania maszyn w możliwie jak najlepszym stanie. System ten istotnie przewyższa pod względem funkcjonalności tradycyjne rozwiązania monitorowania stanu. Przekłada się to na możliwość wykonywania czynności konserwacyjnych w najwłaściwszym czasie zamiast według ściśle określonych harmonogramów, które nie odwołują się do faktycznej kondycji maszyn i ich podzespołów. Procedury oparte na takim postępowaniu zasługują na miano „adaptacyjnego utrzymania ruchu”.
Zastosowana w łożysku zaawansowana technologia bezprzewodowa umożliwia konfigurowanie inteligentnych sieci łożysk komunikujących się za pośrednictwem bezprzewodowych bram powiązanych z poszczególnymi maszynami albo całymi instalacjami lub zakładami.
Informacje mogą być przesyłane do klienta w celu poddawania ich analizie z wykorzystaniem oprogramowania SKF @ptitude Analyst albo do zdalnego centrum diagnostycznego za pośrednictwem chmury SKF. Centrum diagnostyczne może dostarczać wyniki i sprawozdania operatorom instalacji, producentom maszyn, pracownikom SKF lub dowolnym innym osobom upoważnionym do otrzymywania takich materiałów i pozostającym w zasięgu łączności internetowej. Wśród odbiorców warto uwzględnić SKF, bowiem zapewniane przez przedsiębiorstwo wsparcie w gromadzeniu i interpretacji danych ma zasadnicze znaczenie z uwagi na obszerną wiedzę SKF na temat łożysk i maszyn.
Łożyska SKF Insight są samoistne, dzięki czemu można zainstalować je w samym sercu maszyny, gdzie zabudowanie czujników było dotychczas niemożliwe. To ogromny krok naprzód w kwestii utrzymania ruchu bazującego na stanie maszyny w czasie rzeczywistym, a zarazem istotny postęp w zakresie zrozumienia środowiska pracy. Dogłębna i stale aktualna wiedza na temat warunków roboczych umożliwia również zmodernizowanie maszyny oraz wydłużenie okresu jej eksploatacji i zwiększenie mocy znamionowej w porównaniu z pierwotną specyfikacją.
Czujniki komunikują się za swoim pośrednictwem oraz przez bezprzewodową bramę, tworząc w ten sposób sieć o topologii siatki, którą przesyłane są informacje dotyczące zarówno poszczególnych maszyn, jak i całej instalacji lub zakładu.
SKF Insight przyczynia się do rozszerzenia zakresu zastosowań rozwiązań monitorowania stanu – przede wszystkim o miejsca, które można było dotąd uważać za uniemożliwiające realizowanie tego typu procesów. Dlatego też system ten przechodzi obecnie testy w takich branżach jak energetyka wiatrowa, kolejnictwo i produkcja stali.

Trudne warunki eksploatacji
SKF Insight oferuje istotne korzyści klientom prowadzącym działalność również w takich sektorach jak energetyka wiatrowa, w przypadku których koszty utrzymania ruchu są wręcz astronomiczne. W pewnych warunkach morskich koszt wymiany łożyska wału głównego turbiny wiatrowej bywa na tyle duży, aby podać w wątpliwość opłacalność budowy farmy. W takich zastosowaniach inteligentne łożyska mogą na bieżąco monitorować poziomy obciążeń i warunki smarowania, stwarzając tym samym możliwość odpowiednio wczesnego podjęcia koniecznej interwencji i zahamowania rozwoju szkodliwych warunków technologicznych.
Rozpoczęliśmy już współpracę z klientami mającą na celu stworzenie wersji systemu SKF Insight przeznaczonej do monitorowania turbin wiatrowych. Przedsięwzięcie to jest realizowane z myślą o umożliwieniu badania dynamiki łożyska w jego faktycznym stanie roboczym i bezprzewodowego przesyłania gromadzonych informacji do zdalnych centrów diagnostycznych lub miejscowych zespołów ds. utrzymania ruchu. Opracowywane rozwiązanie ma służyć do monitorowania prędkości obrotowej, poziomów drgań, temperatury i smarowania łożysk. Niebagatelne znaczenie ma przewidziana możliwość wdrażania systemu również w ramach prac modernizacyjnych, co przyczyni się do zwiększenia potencjału eksploatacyjnego wielu tysięcy uruchomionych już turbin rozsianych po całym świecie.
W fazie rozwoju znajduje się podobne rozwiązanie dla branży kolejowej, przeznaczone do łożysk zestawów kołowych. Wspomniane podzespoły mają krytyczne znaczenie z punktu widzenia bezpieczeństwa. Z reguły wymienia się je ze wstępnie ustaloną częstotliwością, niezależnie od ich stanu. Stosowanie technologii SKF Insight stanowi nadzwyczaj opłacalną metodę monitorowania i gromadzenia danych dotyczących stanu maszyn, umożliwiającą ustalanie okresu eksploatacji i wymaganej częstotliwości wymiany łożysk na podstawie nie prognozowanych, ale aktualnych warunków pracy.
Możliwość monitorowania warunków roboczych i przesyłania powiązanych informacji wywoła w dziedzinie łożyskowania rewolucję pod względem planowania procesów utrzymania ruchu, zarządzania łącznymi kosztami posiadania zasobów oraz maksymalizowania wydajności i sprawności maszyn. Zespoły łożyskowe od dawna mają status serca maszyn wirujących, a za sprawą inteligentnych interakcji SKF Insight uczyni je również ich mózgiem. Możliwości tego typu systemów zdecydowanie wykraczają poza zakres zastosowań tradycyjnych metod monitorowania stanu maszyn. Zmierzają w stronę funkcjonalności, którą można by ochrzcić mianem „niezawodności przyszłości”: rozpoznawania potencjalnych problemów przed ujawnieniem się ich oznak i niezwłocznego podejmowania działań zapobiegawczych.
System SKF Insight jest już wdrażany w zaawansowanych technologicznie zastosowaniach, takich jak energetyka wiatrowa. Ale weźmy pod uwagę maszynę, której poświęcamy najwięcej czasu: samochód. Wyobraźmy sobie, jak wielu dotykających go problemów pozwoliłaby uniknąć tego typu zaawansowana sztuczna inteligencja. Nasuwające się wnioski uzasadniają traktowanie technologii SKF Insight w kategoriach rewolucji. Połączenie łożysk i monitorowania stanu to w istocie przełom.

Authors
Tagi

Related posts

Góra
English