Maschinenübersicht
Die überwachte Anlage ist eine Flockenwalze, die in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie eingesetzt wird. In Anlagen zur Sojaverarbeitung und Ölsaatenverarbeitung werden Flockenwalzen eingesetzt, um verarbeitetes ölhaltiges Material vor der Extraktion zu dünnen Flocken zu verdichten. Die Qualität der Flocken spielt eine entscheidende Rolle, um die Extraktionseffizienz zu maximieren und stabile Bedingungen in den nachgelagerten Prozessschritten sicherzustellen.
Die Flockenwalze arbeitet mit zwei großen Walzen, die sich mit kontrollierter Geschwindigkeit drehen, um das Material zu verdichten. In diesem Fall lief die Anlage mit etwa 296 U/min und wurde von einem Motor mit fester Drehzahl angetrieben, der mit 1.190 U/min arbeitete.
Eine der charakteristischen Ausfallarten bei Flockenwalzen ist die Polygonisierung, auch als Facettierung bezeichnet. Im Laufe der Zeit verlieren die Walzen zunehmend ihre vollständig runde Geometrie und entwickeln flache Bereiche entlang ihres Umfangs. Dieses Phänomen wird typischerweise durch selbsterregte Schwingungen verursacht, die durch die Wechselwirkung zwischen Walzen mit leicht unterschiedlichen Oberflächengeschwindigkeiten entstehen.
Mit fortschreitender Polygonisierung führen die wiederholten Stöße durch die Facetten zu erhöhten Schwingungswerten, beschleunigtem Walzenverschleiß und einer Verschlechterung der Flockenqualität. Die frühzeitige Erkennung dieser Schwingungsmuster ist daher entscheidend, um die Lebensdauer der Walzen zu optimieren und Instandhaltungsmaßnahmen zu planen, bevor es zu einer starken Verschlechterung kommt.
Konfiguration der Überwachungsgeräte und der Software
Die Zuverlässigkeitsingenieure von I-care installierten drahtlose Wi-care™-Schwingungssensoren an der Flockenwalze, um den mechanischen Zustand des Systems kontinuierlich zu überwachen.
Die Überwachungskonfiguration umfasste zwei Sensoren am Antriebsmotor sowie vier Sensoren an den Lagerstellen der Walzen. Diese Konfiguration ermöglichte eine kontinuierliche Überwachung des Schwingungsverhaltens sowohl des Antriebssystems als auch der Walzeneinheit.
Nach der Installation übermittelten die drahtlosen Wi-care™-Schwingungssensoren kontinuierlich Schwingungsdaten an I-see™, die KI-gestützte PdM-Software von I-care. Die Plattform verarbeitete die eingehenden Schwingungsdaten automatisch und hob auffällige Trends oder Schwingungsverhalten hervor, die eine weitere Analyse durch den Schwingungsanalysten von I-care erforderten.
Die Diagnose in diesem Fall basierte hauptsächlich auf Schwingungstrends und der Analyse des FFT-Spektrums. Polygonisierung in Flockenwalzen erzeugt charakteristische synchrone Schwingungsmuster, die mit der Drehzahl der Walzen verknüpft sind, sowie wiederholte Stöße im Schwingungssignal. Diese Form der Schwingungsanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung des Beginns und der Entwicklung des Defekts durch kontinuierliche Überwachung.
Anschließend überprüfte der Schwingungsanalyst von I-care die erstellten Berichte und validierte die erkannten Schwingungsmuster, um den Schweregrad und die Entwicklung des Problems zu bewerten.
Detaillierte Analyse
Schritt 1 | Problemerkennung
Nach der Installation neuer Walzen Ende August blieben die Schwingungswerte mehrere Monate lang relativ stabil. Gegen Ende Dezember zeigte sich jedoch zunehmend ein ungewöhnliches Schwingungsverhalten an der Flockenwalze.
Das I-see™-Dashboard hob schrittweise steigende Schwingungsamplituden an den Messpunkten der Walzen hervor, insbesondere bei synchronen Schwingungskomponenten, die mit der Drehzahl der Flockenwalze zusammenhingen.
Da die Schwingungswerte im Laufe der Zeit weiter anstiegen, wurde das Problem für eine weiterführende Untersuchung durch den Schwingungsanalysten von I-care gekennzeichnet.
Schritt 2 | Analyse
Eine genauere Analyse der Schwingungsdaten zeigte wiederkehrende Stöße im Zeitsignal, die in regelmäßigen Abständen auftraten. Parallel dazu zeigte die Analyse des FFT-Spektrums das zunehmende Auftreten starker synchroner Schwingungskomponenten bei etwa dem 30-Fachen der Walzendrehzahl, was mit den wiederholten Stößen durch die sich entwickelnden Facetten der Walzen übereinstimmte.
Mit zunehmenden Schwingungsamplituden wurde die Harmonischenfamilie im Laufe der Zeit immer deutlicher. Dabei wiederholten sich Modulationsmuster mit der Drehzahl der Flockenwalze, was mit den wiederkehrenden Stößen durch die sich entwickelnden Facetten übereinstimmte.
Dieses Schwingungsverhalten entsprach der charakteristischen Signatur einer Polygonisierung bei Flockenwalzen.
Wenn sich entlang des Walzenumfangs zunehmend flache Bereiche bilden, entstehen während der Rotation wiederholte Stöße. Dadurch entstehen synchrone Schwingungsmuster und wiederkehrende Stoßimpulse, die in den Schwingungsdaten immer deutlicher sichtbar werden.
Die Trendanalyse bestätigte die allmähliche Entwicklung des Defekts über mehrere Wochen. Die Wiederholbarkeit des synchronen Schwingungsmusters ermöglichte es dem Schwingungsanalysten von I-care, den Beginn der Polygonisierung frühzeitig zu erkennen.
Schritt 3 | Empfehlung
Da sich der Defekt noch in einem frühen Entwicklungsstadium befand und die Schwingungswerte eher auf eine schrittweise als auf eine kritische Verschlechterung hinwiesen, wurde eine sofortige Intervention nicht als notwendig erachtet.
I-care empfahl daher, die Anlage unter kontinuierlicher Überwachung weiterzubetreiben und die Korrekturmaßnahme während eines geplanten Stillstands durchzuführen.
Schritt 4 | Überwachung
Nach dieser Empfehlung blieb die Flockenwalze unter kontinuierlicher Überwachung, während das Instandhaltungsteam den geplanten Eingriff vorbereitete.
In den folgenden Wochen stiegen die Schwingungsamplituden an den Messpunkten der Walzen weiter schrittweise an, was mit der fortschreitenden Verschlechterung der Walzenoberflächen übereinstimmte.
Die kontinuierliche Überwachung mit drahtlosen Wi-care™-Schwingungssensoren und I-see™ ermöglichte es dem Schwingungsanalysten von I-care, die Entwicklung des Defekts genau zu verfolgen und zu beurteilen, wann die geplante Instandhaltungsmaßnahme durchgeführt werden sollte.
Schritt 5 | Geplanter Eingriff
Da die Schwingungsamplituden in den folgenden Wochen weiter anstiegen, führte das Instandhaltungsteam die geplante Maßnahme während des vorgesehenen Stillstands durch.
Die Walzen wurden schließlich während des geplanten Stillstands ausgebaut und zum Nachschleifen geschickt, um ihre Oberflächengeometrie wiederherzustellen und die Facettierungsfehler zu beseitigen.
![Flaker mill roll surface showing visible polygonization (faceting) defects identified after inspection, confirming the vibration analysis diagnosis of developing roll geometry deterioration ]](https://www.icareweb.com/wp-content/uploads/2026/06/flaker-mill-roll-polygonization-faceting-defect-01-v1.png)
Schritt 6 | Wirksamkeit
Nach dem Wiedereinbau der nachgeschliffenen Walzen sanken die Schwingungsamplituden wieder auf niedrige Ausgangswerte, die mit den unmittelbar nach dem Einbau neuer Walzen beobachteten Werten vergleichbar waren.
Die Analyse des FFT-Spektrums bestätigte das Verschwinden der synchronen Schwingungskomponenten, die zuvor mit dem Phänomen der Polygonisierung in Verbindung gebracht worden waren. Das vor dem Eingriff beobachtete wiederkehrende Stoßverhalten war in den Schwingungsdaten nicht mehr vorhanden.
Der Vergleich der vor und nach dem Nachschleifen aufgezeichneten Schwingungsmessungen bestätigte sowohl die Diagnose als auch die Wirksamkeit der Korrekturmaßnahme.
Ergebnisse
Die Schwingungsanalyse zeigte die fortschreitende Entwicklung der Walzenfacettierung
Dieser Fall zeigte, dass sich Polygonisierung bei Flockenwalzen durch kontinuierliche Schwingungsüberwachung bereits in einem frühen Stadium erkennen lässt.
Mit drahtlosen Wi-care™-Schwingungssensoren und I-see™, der KI-gestützten PdM-Software von I-care konnten die charakteristischen Schwingungssignaturen der Walzenfacettierung erfolgreich erkannt und anhand von Schwingungstrends und FFT-Spektrumanalysen bestätigt werden.
Die frühzeitige Erkennung dieser Art von Defekt ist bei Flockenwalzen besonders wichtig, da Polygonisierung den Walzenverschleiß beschleunigen und sich negativ auf die Flockenqualität und die Prozesseffizienz auswirken kann.
Obwohl die Walzen in diesem Fall erst nachgeschliffen wurden, nachdem der Defekt bereits deutlich fortgeschritten war, bestätigte der Fall, dass sich diese Ausfallart durch kontinuierliche Überwachung wesentlich früher erkennen lässt. Diese Erfahrung verbesserte zudem die diagnostische Erkennung von Polygonisierungsmustern für zukünftige Anwendungen.
Dieser Fall zeigt, wie kontinuierliche Schwingungsanalyse dazu beitragen kann, die Instandhaltungsplanung zu optimieren und das Lebensdauermanagement der Walzen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie zu verbessern.
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