Stromversorgung zustandsorientierter Wartungssensoren

In den Industrieländern wird ein immer höherer Grad an industrieller Automatisierung angestrebt, der eine höhere Produktionsleistung bei niedrigeren Kosten und größerer Flexibilität ermöglicht. Auch Rechenzentren, Distributionslager und Infrastruktureinrichtungen haben das Ziel, mit wenig manuellen Eingriffen „ohne Licht“ zu arbeiten, um die Arbeitskosten zu senken. „Industrie 4.0“ oder IIoT, das industrielle Internet der Dinge, ist ein integraler Bestandteil davon, wobei die Intelligenz an die Ränder von Prozessen verlagert wird, sodass die Überwachung und Steuerung nahe an dem Ort erfolgt, wo sie für schnelle Reaktionszeiten benötigt wird – mit einem übergreifenden Kommunikationsnetz zwischen den Überwachungs- und Sensorelementen und einer zentralen Steuerung. Dies könnte über die Cloud erfolgen, über die Daten gesammelt, analysiert und als Input für Steuerungsalgorithmen verwendet werden, um die Prozesse in einer sogenannten intelligenten Fabrik zu optimieren.

Die Vorteile intelligenter Fabriken sind weitreichend: Sie ermöglichen kostengünstige Produkte und Dienstleistungen bei gleichzeitiger Minimierung des Energieverbrauchs. Aber was ist, wenn etwas schiefgeht? Wir sprechen hier nicht vom „Aufstieg der Maschinen“, sondern von einem einfachen mechanischen Bruch oder einem Verbindungsfehler in einem Prozessor aufgrund eines direkten Einschlags eines kosmischen Strahls oder einer der unzähligen anderen zufälligen Fehlerarten. Ein hoher Prozentsatz der weltweiten elektrischen Infrastruktur ist älter als 25 Jahre, sodass steigende Ausfallraten ein Problem darstellen. Aus diesem Grund sehen die Systementwickler Redundanz für kritische Systemelemente vor, um je nach Anwendung Einzel- oder sogar Doppelausfälle abdecken zu können, und bemessen die verwendeten Komponenten mit großen Spielräumen für einen zuverlässigeren Betrieb. Verschleiß ist jedoch eine Tatsache bei mechanischen Komponenten und auch in der Elektronik, wo Kondensatoren austrocknen, Überspannungsbegrenzer beeinträchtigt werden und Halbleiter im Laufe der Zeit Kristallgitterdefekte ansammeln.

Man kann zwar warten, bis ein Fehler auftritt, und ihn an der Quelle beheben – nach dem Motto „wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht“ – doch Ausfälle treten selten zu einem günstigen Zeitpunkt auf. Eine solche korrektive Wartung ist durchaus ein sinnvoller Ansatz für unkritische Funktionen, etwa eine durchgebrannte LED in einer Beleuchtungsgruppe, oder bei mehrfach redundanten Systemen, die so ausgelegt sind, dass sie einzelne Ausfälle problemlos verkraften. Voraussetzung ist natürlich, dass der Fehler erkannt wird – Überwachung ist daher essenziell. Zudem muss ein Lager mit Ersatzteilen sowie ausreichend qualifiziertes Personal, eventuell rund um die Uhr, für den Notfall bereitstehen.

Bei den meisten Prozessen besteht die bessere Möglichkeit zur Aufrechterhaltung des Produktionsdurchsatzes traditionell darin, sich auf eine regelmäßige vorbeugende Wartung und Inspektion zu verlassen. Für ein einfaches mechanisches System könnte dies bedeuten, dass Filter regelmäßig ausgetauscht, Öl gewechselt, Lager überprüft oder das Spiel auf Verschleiß eingestellt wird. In der Elektronik könnten funktionierende, aber veraltete Sicherungen ausgetauscht sowie Überspannungsableiter und Elektrolytkondensatoren ersetzt werden. Die Schwierigkeit besteht darin, den richtigen Zeitpunkt für diese Maßnahmen zu finden: Zu spät bedeutet potenziell ein Totalausfall, zu früh werden funktionierende Teile ersetzt – mit unnötigem Aufwand und zusätzlichen Kosten.

Das Timing ist daher eine Herausforderung, wobei die Planung der Arbeiten auf der Grundlage der verstrichenen Zeit, der Nutzung oder einfach des Bauchgefühls und der Erfahrung erfolgt. Bei Hochverfügbarkeitssystemen wird in der Regel eine Fehleranalyse (Failure Modes and Effects and Criticality Analysis, FMECA) durchgeführt, um die vorhergesagte Fehlerhäufigkeit und ihre Auswirkungen wissenschaftlich zu untermauern. Die Lagerhaltung von Teilen kann jedoch minimiert und das Wartungspersonal so eingeteilt werden, dass die Arbeiten zu günstigen Zeiten durchgeführt werden können.

Bei großen, komplexen Prozessen ist es sehr schwierig, vorbeugende Wartungspläne mit ausreichender Genauigkeit festzulegen. Eine Alternative ist daher die zustandsorientierte Wartung (CBM). Dies ist der Idealfall, bei dem Komponenten abhängig von ihrer gemessenen Restlebensdauer ersetzt oder angepasst werden. Dazu muss der aktuelle Zustand eines Bauteils bekannt sein – auch wenn es noch einwandfrei funktioniert, sich aber bereits in der „Verschleißphase“ befindet. So kann beispielsweise ein Ölfilter heute noch einen ausreichenden Schmiermittelfluss ermöglichen, obwohl er bereits 10% seiner Filterwirkung eingebüßt hat. Wenn jedoch bekannt ist, dass 50% als kritisch gelten und dieser Zustand in etwa zehn Wochen erreicht wird, lässt sich der Austausch gezielt in acht Wochen einplanen. In ähnlicher Weise kann eine Veränderung der Schwingungssignatur eines Motors oder einer Maschine in Echtzeit analysiert werden, um zu prognostizieren, wann ein Lagerschaden wahrscheinlich eintreten wird.

Zu den Parametern, die überwacht werden können, um Veränderungen und Trends in der Leistung zu erkennen, gehören unter anderem: Änderungen der Flüssigkeitsstände, Schwingungssignaturen, Infrarot-Thermografie zur berührungslosen Temperaturmessung, Öltrübung, Strom- und Spannungssignaturen in den elektrischen Versorgungen, Ultraschall-Leckerkennung sowie Ozonsensoren zur Detektion von Lichtbögen und Koronaentladung. Wird CBM in bestehende Systeme implementiert, können die Investitionskosten für die zusätzliche Überwachung zunächst ein Hindernis darstellen – doch die langfristigen Einsparungen sind entscheidend.

Glücklicherweise liefert die Implementierung von IIoT-gestützter Big Data für die Prozessplanung und -optimierung auch Datengrundlagen, die für die CBM-Analyse genutzt werden können. Jede spezifische zusätzliche Sensorfunktion, die für CBM erforderlich ist, lässt sich relativ einfach in die vorhandenen Prozessorknoten an den Prozessrändern integrieren. CBM-Daten ändern sich naturgemäß nur langsam und verursachen daher lediglich einen vernachlässigbaren Mehraufwand bei den Rechen- und Kommunikationsanforderungen des IIoT – ob drahtgebunden oder drahtlos. Die verschiedenen Wartungsstrategien sind in Abbildung 1 dargestellt.

Die Stromversorgung für die dezentralen Sensoren und ihre Datenschnittstellen kann bereits an den IIoT-Knoten vorhanden sein, und zwar über eine kabelgebundene Gleichstromversorgung, Onboard-Batterien, lokale Energiegewinnung oder über AC/DC-Wandler. Die Umgebung des Sensors, des IIoT-Knotens und seiner Stromversorgung kann rau und variabel sein und hohe Stromspitzen aufweisen, wenn schwere Maschinen gestartet oder gestoppt werden, sodass eine Isolierung sowohl der Gleichstrom- als auch der Wechselstromversorgung erforderlich ist. Außerdem muss die Überwachung weiterhin zuverlässig funktionieren, während der Prozess sich verschlechtert – mit möglicherweise höheren Temperaturen und Vibrationen. Es wäre kontraproduktiv, wenn die CBM-Hardware selbst regelmäßig gewartet werden müsste oder nur eine begrenzte Lebensdauer hätte. Robustheit ist deswegen von entscheidender Bedeutung, und insbesondere der Stromrichter muss einen hohen Wirkungsgrad aufweisen, um den Energieverbrauch und die Wärmebelastung zu minimieren, was die Lebensdauer negativ beeinflussen kann.

Ein Beispiel für einen isolierten DC/DC-Wandler mit hoher Umgebungstemperatur (bis zu 140°C) ist die Serie RxxCT(E)xx von RECOM. Sie liefert 0,5W oder 1W bei 5V oder 3,3V Ausgangsspannung aus einer nominalen 5V Eingangsspannung – verpackt in einem flachen SOIC16-Gehäuse. Die Ausgangsspannungen sind mit typischen aktiven Sensoren sowie Mikrocontroller- oder DSP-Frontends für die Datenanalyse kompatibel. Für die isolierte CANBus™, MODBus™- oder PROFIBus™-Schnittstellenversorgung ist eine Isolierung mit 5kVac verstärkter Auslegung oder optional 3kVDC Basisisolation für weniger anspruchsvolle Anwendungen vorgesehen.

Wenn die verfügbare Versorgung stark schwankt, wie zum Beispiel bei Solarzellen, die eine Batterie laden, ist ein geregelter Gleichstromausgang erforderlich. Ein einfacher Linearregler wäre in diesem Fall zu ineffizient und würde die Batterie schnell entladen. Der R-78Exx-1.0 von RECOM ist hier ein ideales Schaltreglermodul mit einem Wirkungsgrad von bis zu 97% – geeignet für solarbetriebene Anwendungen, die typischerweise im Außenbereich eingesetzt werden, oder für die Überwachung mobiler Systeme wie beispielsweise Eisenbahnachsenlager.

Kleine AC/DC-Wandler sind oft eine praktische Lösung für die Stromversorgung von Knotenpunkten über das lokale Wechselstromnetz, teils mit Nennspannungen bis zu 277VAC. Diese lassen sich mit dem aufkommenden industriellen Sensorsystem IO-Link kombinieren – einer digitalen, bidirektionalen seriellen Schnittstelle, die einen Standard-M12-Stecker verwendet. Das System benötigt 24V mit einer maximalen Last von 410mA pro Knoten. Die platinenmontierten AC/DC-Module der Serien RAC10, RAC20 und RACM40 von RECOM decken Leistungsanforderungen bis zu 40W für vier IO-Link-Ports ab. Die Serie RAC03 mit geringerer Leistung eignet sich auch für Prozesssteuerungen mit drahtloser Verbindung, etwa zur Fernsteuerung eines Prozesses oder zur Meldung von Temperaturschwankungen außerhalb der Spezifikation.