Pagina 27 van: Metaal Magazine 8 – 2020

hankelijk van de aard van de schade,
vormt zich in het stroomspectrum
een ander patroon. Op die manier is
het mogelijk te achterhalen welk on-
derdeel stuk zal gaan en kan ook de
onderliggende oorzaak worden opge-

spoord. Het systeem kan zo bijna alle
schades in het veld waarnemen.”

Testfase
Begin november is de sensormodule
geïnstalleerd. “Momenteel zitten we
dus volop in de testfase. Het systeem
wordt aangeleerd welke patronen
het als normaal kan beschouwen en
welke patronen afwijkend zijn. Om
dit mogelijk te maken, hebben we
veel data aangeleverd die we in het
verleden hebben verzameld. Data
over hoe de installatie in normale
omstandigheden draait, met de
daarbij behorende temperaturen
van lagers, toerentallen, spanning,
stromen, enzovoorts. Aangezien we
met kolensoorten met verschillende

men, kunnen we de levensduur van
de motor verlengen.”
Een tweede doel is om ongeplande
storingen, dus storingen die niet zijn
terug te leiden op het aantal draai-
uren of andere zichtbare invloeden,
te voorkomen. “Indien één van de
twee kolenbrekers stilstaat, heeft dit
effect op de hoeveelheid kolen die
kunnen worden verwerkt, wat leidt
tot een achterstand van de opbouw
van de menghoop.”

Bewaking met elektrische signalen
De wens is om realtime de volledige
aandrijflijn te meten aan de hand
van data, met nadruk op de motor.
“Dit gaan we doen met een systeem
dat de conditie bewaakt op basis
van elektrische signalen. Hoe het
werkt? In de schakelkast hebben we
een sensormodule geplaatst – SAM4
van Semiotic Labs – die elektrische
signalen analyseert. Dit biedt ons
het voordeel dat we in een schone,
veilige en toegankelijke omgeving
kunnen werken en niet ter plekke
bij de motor of op het buitenterrein
sensoren hoeven te plaatsen. Aan de
hand van machine learning en do-

meingedreven modellen maakt het
systeem een analyse van de data die
van de elektrische signalen komen.
Het maakt daarbij een onderscheid
tussen de normale situatie en afwij-
kend gedrag en kan zodoende schade
aan de assets detecteren, nog voor
een storing optreedt.” Dat kunnen
zowel elektrische als mechanische
afwijkingen zijn. “Mechanische
afwijkingen, zoals slijtage van lagers,
genereren bepaalde trillingen die
afwijken van het normale gebruik.
Die trillingen zorgen voor verstorin-
gen van het magnetische veld in de
motor. Hierdoor ontstaan rimpels op
de stroomsinus. De sensormodule in
de schakelkast neemt deze rimpels
waar, waarna een analyse volgt. Af-

Nick van Straaten: “Aan de hand van een
dashboard realtime kunnen zien hoe onze
aandrijflijnen presteren en of eventueel afwij-
kingen worden gesignaleerd.”

De datalogger (SAM4 van Semiotic Labs) in
de schakelkast analyseert elektrische signa-
len. Op deze datalogger zijn de drie fasen van
de motorvoeding aangesloten, samen met
stroomspoelen op de motorkabel. De data-
logger en de switch zijn via POE (power over
ethernet) verbonden met de Gateway, die de
signalen via twee 4G-antennes verzendt.

De datalogger SAM4 is in de schakelkast van
kolenbreker 2 verbonden met de switch in de
schakelkast van kolenbreker 1. Per motor is
er dus één datalogger (sensormodule).

METAAL MAGAZINE DECEMBER 2020 PRODUCTIETECHNIEK 27

‘Conditiebewakingssysteem ontdekt vroegtijdig
mechanische en elektrische schade’

26-27-28_tataonderhoud.indd 27 07-12-20 16:14