Hopp til hovedinnhold

Tilstandsovervåkning og Prediktivt Vedlikehold (OFF540)

Emnet omhandler tilstandsovervåking og prediktivt vedlikehold av dynamiske maskiner og statisk mekanisk utstyr. Kurset gir prosjektgjennomføringsmodellen for å designe og styre tilstandsbasert vedlikehold og prediktivt vedlikeholdsprogrammer.


Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2022-2023. Merk at det kan komme endringer.

Fakta
Emnekode

OFF540

Versjon

1

Vekting (Sp)

5

Semester undervisningsstart

Vår

Antall semestre

1

Vurderingssemester

Vår

Undervisningsspråk

Engelsk

Innhold

Emnet gir de tekniske analysemetodene for å analysere industrielt utstyr og konstruksjoner, feilmodi, feil-symptomer og bestemme passende overvåkingsteknikker (vibrasjon, akustisk emisjon, ultralyd, smøreolje, termiske og prosessparametere) og nødvendige tekniske spesifikasjoner.

Kurset gir grunnleggende praksis for å utføre signalanalyse, deteksjonsanalyse, diagnose og prognoseanalyse.

Kurset fokuserer på å oppdage de vanligste industrielle feilene som ubalanse, feiljustering, akselfeil, lagerfeil, girfeil, strukturelle sprekker i rør, trykktanker og feil for utstyr på forespørsel.

Ikke-destruktive testmetoder blir også diskutert som f.eks. magnetpulverprøving, potensialfallmetoder, virvelstrøm, ultralyd, og radiografi.

Læringsutbytte
Ved å fullføre dette kurset skal studentene
  • Få en omfattende forståelse av tilstandsovervåking (CM), tilstandsbasert vedlikehold (CBM) og prediktivt vedlikehold (PdM).
  • Få en grunnleggende forståelse og teorier for overvåkingsteknikkene, f.eks. vibrasjon, akustisk emisjon, ultralyd, oljerester, termiske og prosessparametere.
  • Få en grunnleggende forståelse og teorier for signalanalyse (tids- og frekvensdomener), diagnose og prognoseanalyse.
  • Få en grunnleggende forståelse og teorier for ikke-destruktive testing (NDT) metoder som penetrant, flukslekkasje, virvelstrøm, radiografi.
  • Kunne bruke prosjektgjennomføringsmodellen for å designe overvåket og PdM-klart utstyr og levere konsept- og front-end engineering (FEED) studier.
  • Kunne utføre tekniske analysemetoder, f.eks. Feilmodusanalyse, Symptomanalyse, Sensordiagnostisksanalyse, PdM -konseptstudie.
  • Kunne utføre tid og frekvens domenesignalanalyse.
  • Kunne utføre diagnoseanalyse og bestemme feiltype, plassering og alvorlighetsgrad.
  • Kunne utføre prognoseanalyse (fysikkbasert og/eller datadrevet) for å forutsi gjenværende nyttig levetid.
Forkunnskapskrav
Ingen
Eksamen / vurdering

Prosjektoppgave og en muntlig fremføring

Vurderingsform Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel
Prosjektoppgave (gruppeoppgave 3-5 studenter) 9/10 Bokstavkarakterer
Muntlig fremføring 1/10 Bokstavkarakterer

Alle vurderingsdeler må være bestått for å oppnå en samlet karakter i emnet. Det er ikke kontinuasjonsmuligheter på prosjektoppgaven, dersom studenter ønsker å ta denne delen på nytt må vedkommende ta emnet på nytt neste gang det har ordinær undervisning.Studenter som ikke møter opp på presentasjonen kan ikke påregne å få ta denne delen på nytt. Dersom det foreligger gyldig fravær kan studenten etter avtale med faglærer gjennomføre presentasjonen på et senere tidspunkt.Studenter som ikke består en av vurderingsdelene, eller som ønsker å forbedre sin karakter, må ta alle vurderingsdeler på nytt innenfor samme semester for å oppnå en ny samlet karakter.

Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering
Deltakelse på gjesteforelesning, 3 labøvelser, bedriftsbesøk
Laboratorieøvelser, bedriftsbesøk og gjesteforelesninger er obligatorisk.
Fagperson(er)
Emneansvarlig: Idriss El-Thalji
Instituttleder: Tor Henning Hemmingsen
Arbeidsformer
Forelesninger, prosjektoppgave, laboratorieøvelser, bedriftsbesøk, gjesteforelesninger.
Overlapping
Emne Reduksjon (SP)
Tilstandsovervåking og styring (MOM350_1) 5
Åpent for
Masternivå på Det teknisk-naturvitenskapelige fakultetet.
Emneevaluering
Skjer vanligvis gjennom skjema og/ eller samtaler i henhold til gjeldende retningslinjer.
Litteratur
Pensumlisten finner du i Leganto