Resultados de una prueba de campo con el objetivo de demostrar la detección permanente del desgaste del ascensor mediante sensores inteligentes

Nuevos conceptos y estrategias en adquisición y análisis de datos para ascensores

Este trabajo fue presentado en  Madrid 2016, el Congreso Internacional de Tecnologías de Transporte Vertical, y publicado por primera vez en el libro de la IAEE Tecnología de ascensores 21, editado por A. Lustig. Es una reimpresión con permiso de la Asociación Internacional de Ingenieros de Ascensores.  (sitio web: www.elevcon.com).

Los sistemas de monitoreo de condición para ascensores que van más allá de una mera visualización de fallas almacenadas o lecturas de contador son difíciles de encontrar en el mercado de ascensores. Sin embargo, solo se necesitan unos pocos sensores para monitorear los componentes importantes de un sistema de elevación a fin de garantizar que se detecte el desgaste en una etapa temprana y que se generen automáticamente las recomendaciones de servicio adecuadas. Como tal, es posible el mantenimiento predictivo de ascensores, que ahorra muchos recursos y tiempo. Sin embargo, garantiza una alta disponibilidad del sistema de elevación.

En el contexto de una prueba de campo, varios sistemas de elevación en Alemania han sido equipados con sensores de vibración y / o aceleración, sensores de carga y un sistema de evaluación electrónico especial que evalúa cada viaje en ascensor utilizando algoritmos inteligentes que permiten evaluar el desgaste de grupos de componentes individuales. detectado.

Introducción

El concepto de un sistema de monitoreo de condición para ascensores fue introducido en 2012 en Elevcon USA por uno de sus autores. Permitió la implementación de una estrategia de mantenimiento predictivo con menos sensores. En contraste con otros sistemas de monitoreo de condición que ya se usan en la industria, no se usará ningún sensor para monitorear los componentes usados ​​en el presente sistema para ascensores. Esto será gestionado principalmente por sensores de vibración y aceleración. Esta reducción de sensores es posible gracias a un análisis de los datos directamente en la instalación del ascensor. El know-how de muchos años en cuanto a sensores de carga y aceleración influye directamente en los algoritmos de evaluación. Por ejemplo, esto hace posible que se puedan extraer conclusiones sobre el estado de la transmisión o la caja de cambios a partir de los datos de vibración medidos en el automóvil. Desde entonces, el concepto de 2012 ha entrado en su fase de madurez (a finales de 2015) como un sistema independiente denominado WEARwatcher. Proporciona un monitoreo continuo, que mide y monitorea constantemente, en tiempo real, los parámetros físicos del ascensor. De este modo, el sistema es capaz de detectar tendencias a largo plazo, así como cambios de estado abruptos o transitorios. Las comparaciones de estado aguas abajo y los algoritmos de diagnóstico pueden revertir una gran cantidad de datos y generar recomendaciones de mantenimiento. En este artículo se mostrará la estructura y el funcionamiento de este sistema y los primeros hallazgos del uso continuo del mismo.

Mantenimiento predictivo

El uso de este sistema de monitorización de condiciones permite realizar un mantenimiento predictivo. El sistema puede detectar problemas de componentes antes de influir en el estado del sistema. Contribuye a una mejora de la fiabilidad basada en predicciones eficientes de defectos (y la evitación resultante). Minimiza el tiempo de inactividad basado en una planificación integrada de las reparaciones, maximiza la vida útil de los componentes al evitar condiciones que acortan la vida útil y contribuye al ahorro de costos mediante una utilización casi completa de la reserva de desgaste de los componentes.

Sistema de monitorización

Adquisición de Datos

WEARwatcher es un dispositivo independiente que no requiere mantenimiento. Básicamente consta de dos componentes: la placa base, llamada Cape, y la unidad informática Beaglebone.

Sensor de aceleración y capa

El Cabo toma el registro de datos de medición y la comunicación a través de varias interfaces. Con el sensor de aceleración de tres ejes integrado, los datos de aceleración en las direcciones X, Y y Z se toman y evalúan previamente. “Preevaluado” significa que los datos de aceleración se filtran y reducen a una frecuencia de muestreo de 200 Hz, marcados con una marca de tiempo única con cierta información de estado adjunta (por ejemplo, el estado de los puertos de entrada / salida con sensores externos conectados).

Hueso Beagle

El verdadero corazón del WEARwatcher, una computadora de placa única Beaglebone, procesa los datos de aceleración, los almacena y los devuelve al Cabo para comunicarse con el mundo exterior. La computadora de placa única Beaglebone es una computadora basada en Linux muy poderosa con una variedad de interfaces, lo que hace posible evaluar las condiciones de conducción del ascensor en tiempo real. El sistema está protegido por batería y procesa un apagado controlado en caso de un corte de energía para evitar la pérdida de datos.

Medida de carga

El peso actual de la cabina del ascensor es un factor importante que debe registrarse en cada viaje. Tiene una influencia esencial en los parámetros de vibración tomados por el dispositivo de monitoreo WEARwatcher.

Para registrar el peso actual del elevador, se debe conectar una medición de carga externa al dispositivo de monitoreo. Idealmente, esta conexión se realiza a través de la interfaz CANopen integrada, ya sea directamente como una conexión uno a uno o en el bus CANopen del sistema de elevación.

Un posible dispositivo de medición de carga es la serie RC de Henning GmbH & Co. KG, denominada “Donut”, con la unidad de evaluación adecuada. Los sensores de carga se instalan directamente en el punto de enganche y pueden medir pesos absolutos en cada cuerda o correa.

Manejo de datos

Concepto de software

El software de Beaglebone es una aplicación en la que se ejecutan varios procesos simultáneamente, una aplicación de “subprocesos múltiples” (Figura 2).

El proceso de adquisición de datos de medición lee los datos de aceleración del Cabo y los almacena temporalmente en un búfer de anillo. Los índices de estados de conducción y los datos de aceleración se almacenan en una base de datos de lenguaje de consulta estructurado (SQL). Hasta aquí, todo transcurre en tiempo real.

El tercer proceso es el más complejo y computacionalmente intensivo. Lee los índices de recorrido y los datos de aceleración de la base de datos SQL y los evalúa. Entre otras cosas en este proceso, se realizan evaluaciones basadas en ISO 18738 (calidad de conducción) y análisis adicionales, como análisis de frecuencia. Los resultados de estas evaluaciones vuelven a la base de datos.

El cuarto proceso analiza estadísticamente las evaluaciones y detecta anomalías y defectos. A continuación, se transmiten al mundo exterior (por ejemplo, a un centro de control o al almacenamiento en la nube).

Reducción de datos

De cada viaje, se recopilaron más de 100 valores característicos que, después de unas pocas semanas y varios cientos de viajes por día, culminaron en una gran cantidad de datos. Por lo tanto, se utilizaron métodos estadísticos para reducir la cantidad de datos; estos métodos se seleccionaron para permitir no solo la evolución de las tendencias, sino también la detección de eventos esporádicos en el volumen de datos reducido. Además de esto, se recopilaron varias dimensiones de datos para poder reflejar las relaciones, por ejemplo, entre las condiciones de carga y los valores de vibración.

Visualización de datos

Interfaces

Hay diferentes interfaces disponibles en el dispositivo de monitoreo WEARwatcher. La comunicación a través de estas interfaces es posible con un estándar de telegrama, revelado al cliente. Ofrece la posibilidad de configurar el dispositivo de monitorización, así como leer datos de medición y mensajes de alarma con cualquier unidad de control o infraestructura conectada a él. Estas interfaces son, en detalle, una RS232 o RS485, una conexión Ethernet y una interfaz CANopen según el estándar de elevadores CAN in Automation.

Infraestructura de nube

Una posibilidad de almacenamiento de datos es el uso de una infraestructura de servidor en la nube. Los datos recuperados del dispositivo de monitoreo WEARwatcher se transmiten cíclicamente a través de una conexión móvil del Sistema Global para Comunicaciones Móviles e Internet a un servidor en la nube.

Este servidor en la nube es un servidor de datos central, accesible por Internet, para administrar y vincular varios dispositivos de monitoreo. El servidor en la nube está vinculado a un servidor web que proporciona un portal basado en web para la visualización y configuración de ascensores. Cada usuario puede acceder a este portal a través de un dispositivo habilitado para la web mediante el uso de un navegador web de su elección, independientemente de si se accede a él desde una PC, computadora portátil, tableta o teléfono inteligente.

Este servidor en la nube se puede utilizar de dos formas diferentes. En primer lugar, al igual que el almacenamiento de datos de los datos descritos en el encabezado “Reducción de datos” anterior: estos datos se pueden visualizar con diferentes vistas de gráficos y exportar en varios formatos. En segundo lugar, como un sistema completo de gestión de mantenimiento de ascensores, que incluye la funcionalidad de arriba con las siguientes adiciones:

• Lectura y manejo de mensajes de alarma y prioridad.
• Envío de mensajes a través del servicio de mensajes cortos o correo electrónico, de acuerdo con las alarmas recopiladas.
• Estadísticas sobre mensajes de alarma
• Estadísticas sobre la disponibilidad de un solo ascensor
• Estadísticas sobre el ciclo de vida de los componentes

Evaluación de datos

Estrategia de evaluación

Como el sistema determina más de 100 parámetros por recorrido en ascensor, divididos en segmentos de recorrido y clases de carga, habrá, por ejemplo, en el caso de un ascensor con 10 paradas, más de 8,000 puntos de datos por día, que se evalúan durante un período de tiempo. período de varios meses para detectar el desgaste de los componentes. Con esta cantidad de datos, es obvio que una evaluación convencional más allá de los valores límite no es productiva, ya que no hay referencias para los valores límite y un usuario humano tendría que ajustar más de 8,000 valores límite. Además, estos valores límite tendrían que ajustarse individualmente para cada sistema de ascensor, ya que incluso los sistemas estructuralmente idénticos entregan diferentes parámetros, dependiendo de la calidad de la instalación.

Este sistema, por lo tanto, utiliza una estrategia de evaluación diferente en la que los datos se someten a un "análisis de tendencias". En el proceso, los algoritmos no verifican los valores límite absolutos, sino que examinan la curva de cada parámetro en busca de anomalías.

Esto se hace con métodos de discusión de curvas clásicas, que se complementan con funciones estadísticas y estocásticas.

Estos análisis ya ocurren en el sistema WearWatcher (es decir, en el propio sistema de ascensores). Las recomendaciones de mantenimiento y las alarmas resultantes se envían posteriormente al mundo exterior a través de las interfaces del sistema. Sin embargo, al mismo tiempo, los parámetros analizados también están disponibles para sistemas upstream, donde se pueden visualizar y procesar, si es necesario.

Asignación de componentes

Con el análisis de los datos de aceleración en tiempo real, es posible que el sistema asigne los parámetros registrados directamente a una situación de conducción del ascensor. En relación con la información elemental sobre el ascensor, como la suspensión del cable, el diámetro de la polea, el tipo de pista, etc., es posible asignar peculiaridades de la señal a los grupos de componentes con la información, en casos individuales, incluso la asignación a un componente individual. .

El sistema se divide en grupos de componentes, puerta de la cabina, puerta del hueco, sistema de transmisión y, si corresponde, transmisión, cuerdas y orugas.

Clasificación de informes

Se lleva a cabo una clasificación del problema reconocido tan pronto como los algoritmos de análisis hayan detectado una anomalía en la ruta de la señal y se haya producido la asignación de componentes. En el proceso, los algoritmos, basados ​​en una base de datos de conocimiento, determinan la causa probable del defecto y asignan una prioridad y un código de error al informe, que se puede utilizar en los sistemas upstream para programar cronológicamente el despliegue de un técnico de servicio y proporcionar los repuestos necesarios.

Resultados de la prueba de campo

Los resultados de la prueba de campo se basan en mediciones en elevadores de cable. Está previsto probar los elevadores hidráulicos en uno de los siguientes pasos. La prueba se diseñó como una combinación de observación y documentación de las prominencias y fallas del sistema de elevación por parte del personal de mantenimiento y una comparación con los datos registrados.

Básicamente, el resultado intermitente de la prueba de campo es muy prometedor. La mayoría de los fallos notificados y documentados por el personal de mantenimiento se pueden encontrar como una característica especial en los datos registrados. Viceversa, las alarmas generadas por el dispositivo de monitoreo podrían ser confirmadas por el personal de mantenimiento en el sitio.

El número de falsas alarmas podría eliminarse paso a paso ajustando los parámetros de seguimiento y evaluación. Una clasificación más detallada de las alarmas y el desarrollo de nuevas reglas de alarma también contribuyen a la reducción.

Todavía hay mucho potencial para una evaluación mucho más detallada de los componentes mediante el perfeccionamiento de los algoritmos existentes y el desarrollo de otros nuevos. La prueba de campo continuará y se extenderá a otros sistemas de elevación para obtener aún más experiencia y predecir con mayor precisión el mantenimiento necesario.

Ejemplo

El siguiente ejemplo seguramente no es aplicable a los ascensores modernos sin engranajes, ya que se refiere a un tornillo sin fin. Sin embargo, todavía indica claramente las posibilidades del sistema.

Una de las herramientas más poderosas para el mantenimiento predictivo es el análisis de frecuencia, que se aplica durante el viaje constante del ascensor, así como en los movimientos de la puerta como una de las funciones de análisis para la generación de parámetros. Durante el transcurso de la compresión de datos necesaria, la resolución de las frecuencias se reduce durante la transferencia a los sistemas ascendentes, lo que da como resultado una visualización del análisis de frecuencia de todos los viajes durante un período en bloques de frecuencia de 10 Hz.

La Figura 5 muestra que la mayoría de las amplitudes de las frecuencias examinadas a lo largo del período registrado exhiben solo fluctuaciones relativamente menores. Como estas evaluaciones ocurren sólo durante la sección de conducción de la conducción constante (es decir, a velocidad nominal) y, además, se promedian todos los resultados de un día, es de esperar. Sin embargo, se destaca un bloque de frecuencia, a saber, las frecuencias entre 41 y 50. Para este bloque, las amplitudes continúan aumentando en el período ilustrado y fueron detectadas e informadas por los algoritmos de detección de desgaste como desgaste el 24 de octubre.

El sistema es capaz de especificar la causa con mayor detalle. Como el diámetro de la polea y la información sobre la transmisión y las condiciones de la cuerda / suspensión están disponibles en el sistema como configuración predeterminada, y como la velocidad durante la conducción constante se mide mediante el sensor de aceleración, el componente afectado se puede aislar con precisión en gran medida. de precisión. En este caso, se trata de un engranaje helicoidal con un gusano de dos salidas. Por revolución (la revolución puede ser calculada por el sistema a través del diámetro de la polea y la velocidad de la cabina - en este caso, 22.8 Hz), este tornillo sin fin de dos arranques genera precisamente dos "golpes" en la transmisión si las tolerancias entre el tornillo sin fin y la rueda dentada no ajuste más largo. La frecuencia calculada para esta falta es, por tanto, de 45.6 Hz y, por tanto, aparece en el bloque de frecuencia de 41 a 50 Hz.

Resumen

La omnipresente presión de costes en el mercado de ascensores y, en parte, las reducciones masivas de costes de los componentes de ascensores efectuadas durante los últimos años deben tomarse con contramedidas adecuadas. Aquí, el mantenimiento predictivo es la clave para el futuro del mantenimiento de ascensores con el fin de garantizar de manera eficiente la seguridad y el funcionamiento de los ascensores. A diferencia de muchas otras máquinas, los ascensores no se fabrican de forma reproducible ni se emplean en condiciones ambientales controladas. Por lo tanto, el control de estado clásico, como es el caso de muchas otras aplicaciones industriales, no es aplicable en el caso de los ascensores. En cambio, se requieren nuevos conceptos y estrategias en la adquisición y análisis de datos, ya que se han implementado en el sistema en el que se basa este artículo.

Referencias
[1] T. Ebeling. Optimización del mantenimiento y la reparación: reducción de costos mediante la adopción de sensores inteligentes del sistema de elevación ”, Elevator Technology 19, A. Lustig (Ed.), P. 258-263 (2012).