MỤC TIÊU

Một điều rất quan trọng là phải hiểu cách thức hoạt động của máy phân tích rung động mà bạn đang sử dụng để thu thập dữ liệu rung động.

Các thiết lập rất quan trọng và có thể có tác động LỚN đến chất lượng và tính hữu ích của dữ liệu bạn thu thập, và do đó, ảnh hưởng đến sự thành công của chương trình.

Trong phần này chúng ta sẽ thảo luận về các thiết lập chính và một số mối quan hệ toán học.

GIỚI THIỆU

Một điều rất quan trọng là phải hiểu hoạt động của máy phân tích rung động mà bạn đang sử dụng để thu thập dữ liệu rung động. Các thiết lập rất quan trọng và có thể có tác động LỚN đến chất lượng và tính hữu ích của dữ liệu bạn đang thu thập, và do đó, ảnh hưởng đến sự thành công của chương trình.

Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về các thiết lập chính và một số mối quan hệ toán học. Người phân tích rung động CAT II phải hiểu các thiết lập cơ bản của máy phân tích rung động để đảm bảo các phép đo theo qui trình/định kỳ (routine *) được thực hiện chính xác (nhà phân tích CAT III phải chịu trách nhiệm về các thiết lập được sử dụng).

* routine có thể chỉ đến việc đo lường thường xuyên, kiểm tra định kỳ, hoặc các thao tác được chuẩn hóa để thu thập và xử lý dữ liệu một cách có hệ thống

Chương này thảo luận về những gì thực sự xảy ra với tín hiệu từ bộ chuyển đổi; các quy trình liên quan đến việc thực hiện phép đo từ góc độ thu thập và xử lý tín hiệu để tạo ra dữ liệu chúng ta cần. Nó bao gồm việc số hóa tín hiệu và tạo ra phổ. Các vấn đề liên quan như bộ lọc, tốc độ lấy mẫu, độ phân giải và cửa sổ cũng được đề cập.

TỔNG QUAN NHANH

Bên trong bộ thu thập/phân tích dữ liệu, tín hiệu “tương tự” từ cảm biến được xử lý theo nhiều cách khác nhau và được “số hóa” dựa trên cài đặt của chúng ta để cung cấp dữ liệu có thể sử dụng để phân tích như: dạng sóng, phổ, số liệu RMS, v.v.

Chúng ta cần hiểu các cài đặt và những gì xảy ra “bên trong thiết bị” để thu được dữ liệu tốt, có tính lặp lại, chứa thông tin mà chúng ta có thể sử dụng để xác định tình trạng của máy. Nếu chúng ta không sử dụng đúng cài đặt, chúng ta sẽ bỏ lỡ các dấu hiệu cho thấy bản chất và mức độ nghiêm trọng của tình trạng hỏng hóc.

Khi bạn mua một máy ảnh kỹ thuật số, nó cũng có rất nhiều cài đặt để lựa chọn như số lượng điểm ảnh, tỷ lệ khung hình, F-Stop và cài đặt đèn flash. Nếu bạn chụp ảnh vào ban đêm khi tắt đèn flash, bạn có thể ngay lập tức nhận ra rằng bạn đã cài đặt sai vì hình ảnh không đẹp. Thật không may, dữ liệu rung động không giống như vậy. Bạn có thể đã cài đặt sai cài đặt và bạn có thể không nhận ra điều đó!

Bước một Cấp nguồn cho cảm biến – Máy đo gia tốc ICP cần được cấp nguồn. Tín hiệu từ cảm biến là tín hiệu điện – tín hiệu tương tự.

Bước hai: Số hóa tín hiệu – Máy phân tích là một thiết bị kỹ thuật số nên dữ liệu phải được chuyển đổi thành tín hiệu kỹ thuật số để máy phân tích có số liệu để làm việc.

Hình 3-3 Tín hiệu tương tự phải được số hóa để máy phân tích có số để làm việc.

Có một số cân nhắc sau:

  • Điện áp từ cảm biến có phù hợp với dãi đầu vào của máy phân tích không?
  • Tín hiệu cần được lấy mẫu nhanh như thế nào?
  • Có bao nhiêu mẫu được lưu giữ?

Bước ba – Xử lý tín hiệu – tạo ra các dữ liệu khác có thể sử dụng được: phổ, giá trị đọc tổng thể RMS, phổ hình bao (envelop)

Các yếu tố cần cân nhắc trong quá trình xử lý:

  • Lọc tín hiệu
  • Tích hợp
  • Áp dụng phương pháp cửa sổ
  • Lấy trung bình

FILTERS (BỘ LỌC)

Khi một bộ chuyển đổi được gắn trên máy, đầu ra điện là tín hiệu tương tự liên tục biểu diễn độ rung tại vị trí đó. Điều quan trọng là phải hiểu bộ lọc làm gì và chúng được sử dụng như thế nào trong lĩnh vực rung động.

Có bốn loại bộ lọc:

  • Low pass filter: cho tần số thấp đi qua
  • Band pass filter: cho phép các tần số trong một dải đi qua
  • Band stop filter: chặn các tần số trong một băng tần không cho đi qua
  • High pass filter: cho phép tần số cao đi qua.

Band stop filter không được sử dụng thường xuyên trong phân tích rung động nên chúng tôi sẽ không đề cập đến nó trong khóa học này.

Đặc điểm bộ lọc

Có hai loại bộ lọc thường được sử dụng trong lĩnh vực rung động là bộ lọc Kỹ thuật số và bộ lọc Tương tự.

Bộ lọc kỹ thuật số được thực hiện bằng chip “Xử lý tín hiệu số” (DSP) đặc biệt hoặc phần mềm.

Bộ lọc tương tự được tạo ra bằng các linh kiện điện tử như tụ điện và điện trở. Nhiều máy phân tích vẫn có một số bộ lọc tương tự.

Có hai vấn đề cần quan tâm:

  • Đặc tính của bộ lọc (the cut-off)
  • Thời gian ổn định (settling time)

Lý tưởng nhất là bộ lọc sẽ chặn các tần số không mong muốn giống như dựng một bức tường gạch để ngăn chúng lại (xem Hình). Điều này sẽ tạo ra sự ngắt quãng sạch sẽ và ngăn chặn mọi tín hiệu không mong muốn. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đạt được.

Hình 3-4 Thiết kế bộ lọc lý tưởng sẽ chặn được tất cả các tần số không mong muốn.

Trên thực tế, đặc biệt là với các bộ lọc tương tự, có một vùng mà một số tần số sẽ bị suy yếu, nhưng không bị chặn. Có những cách khác để xử lý dữ liệu để có được kết quả cần thiết.

Hình 3-5 Thiết kế bộ lọc thực tế có dải chuyển tiếp cho phép một số tần số đi qua.

Settling time for filter (Thời gian ổn định cho bộ lọc) – có một khái niệm quan trọng cần hiểu liên quan đến thiết bị điện tử của bộ lọc. Khi dữ liệu được đưa vào mạch lọc, nó khiến đầu ra của mạch “rung”. Điều này đòi hỏi phải thiết lập thời gian ổn định trong một khoảng thời gian đủ dài để cho phép mạch ổn định ở mức bình thường trước khi thu thập dữ liệu.

Ví dụ về bộ lọc

Hình 3-6 là dữ liệu phổ từ một máy nén. Đây là dữ liệu chưa qua lọc, từ 0 đến 10 kHz.

Hình 3-7 là cùng dữ liệu nhưng áp dụng bộ lọc thông thấp. Nó cho phép tần số thấp đi qua trong khi chặn tần số cao.

Low pass filter (Bộ lọc thông thấp) là loại bộ lọc phổ biến nhất, được ưa chuộng rộng rãi trong việc loại bỏ tín hiệu alias và các khía cạnh khác của việc thu thập dữ liệu và chuyển đổi tín hiệu. Đối với bộ lọc thông thấp, dải thông mở rộng từ DC (0 Hz) đến tần số được chỉ định và dải chặn nằm trên tần số được chỉ định.

Band-pass (Bộ lọc thông dải) chỉ truyền các thành phần tín hiệu trong một băng tần xung quanh tần số trung tâm. Một bộ lọc thông dải lý tưởng sẽ có chuyển tiếp “thẳng đứng” ở tần số fL và fH, nó loại bỏ tất cả các tần số tín hiệu nằm ngoài phạm vi đó. Các ứng dụng của bộ lọc thông dải bao gồm các tình huống yêu cầu trích xuất một âm cụ thể, chẳng hạn như âm thử nghiệm, từ các âm liền kề hoặc nhiễu băng thông rộng. Xem Hình 3-8.

Bộ lọc Band-Stop (đôi khi được gọi là bộ lọc loại bỏ băng tần hoặc bộ lọc notch) truyền tất cả các tín hiệu ngoại trừ các tín hiệu nằm giữa các dải tần số được chỉ định. Các bộ lọc này có thể loại bỏ một âm thanh cụ thể – chẳng hạn như một đường 50 hoặc 60 Hz thu tần số – từ các tín hiệu khác.

Hình 3-9 Bộ lọc chặn băng tần chặn các tần số trong một băng tần cụ thể.

Trong bộ lọc thông cao (high pass filter), dải thông nằm trên một tần số xác định, trong khi dải chặn nằm dưới điểm đó.

Bộ lọc thông cao thường được sử dụng trong việc phát hiện sớm mòn ổ trục. Các nhà sản xuất có những tên gọi riêng cho tính năng này, như phát hiện năng lượng đột biến, HFD và các tên khác. Bộ lọc này chặn các tần số thấp có biên độ cao để cho phép việc điều chỉnh theo thang đo phù hợp với các mức biên độ thấp của hiện tượng mòn ổ trục sớm ở tần số cao hơn.

Bộ lọc được sử dụng trong nhiều ứng dụng bên trong thiết bị thu thập dữ liệu. Bốn ứng dụng rõ ràng nhất là: bộ lọc chống nhiễu (anti-aliasing), tích phân (chuyển đổi tín hiệu gia tốc thành vận tốc), bộ lọc theo dõi (tracking filters), và các bộ lọc sử dụng trong phân tích ổ trục tần số cao (dãi điều chế, PeakVue, enveloping).

ĐIỂM CHÍNH

  • Bộ lọc được sử dụng trong nhiều khía cạnh của phân tích rung động.
  • Khi bạn chọn một số cài đặt trên thiết bị thu thập dữ liệu, bạn thực tế đang thiết lập các bộ lọc khác nhau.
  • Nhà phân tích Cấp II cần nhận biết ba loại bộ lọc (không bao gồm bộ lọc chặn dải).

TÍCH PHÂN

Khi chúng ta thu thập dữ liệu bằng máy đo gia tốc, ta đang đo lường gia tốc. Nếu muốn xem hoặc phân tích dữ liệu theo đơn vị vận tốc, chúng ta phải chuyển đổi tín hiệu từ máy đo gia tốc qua một quá trình gọi là tích phân.

Tích phân có thể được thực hiện trên tín hiệu tương tự trước khi số hóa hoặc trên tín hiệu số. Một số máy phân tích cho phép lựa chọn việc này.

Tích phân tương tự: Các tín hiệu tần số rất thấp được khuếch đại. Ta phải sử dụng bộ lọc thông cao để loại bỏ các tín hiệu tần số thấp. Dạng sóng theo thời gian đã số hóa sẽ có đơn vị vận tốc.

Tích phân số: Dạng sóng theo thời gian đã số hóa sẽ có đơn vị gia tốc và sau đó được tích phân trong phần mềm.

Lưu ý rằng pha dịch chuyển 90 độ khi chuyển từ gia tốc sang vận tốc và dịch thêm 90 độ nữa khi tích phân từ vận tốc sang dịch chuyển. Gia tốc đi trước vận tốc, và vận tốc đi trước dịch chuyển. Ngoài ra, hãy nhớ rằng gia tốc làm nổi bật các tần số cao hơn (trên 2000 Hz), vận tốc phù hợp với tần số trung bình và dịch chuyển tốt hơn ở tần số thấp.

ĐIỂM CHÍNH

  • Tích phân là một phần quan trọng của hệ thống xử lý tín hiệu.
  • Chúng ta tích phân khi chuyển đổi từ gia tốc sang vận tốc
  • Chúng tôi cũng tích phân khi chuyển đổi từ vận tốc sang độ dịch chuyển
  • Khi tích phân, chúng ta khuếch đại rung động tần số thấp do đó chúng ta cần high pass filter để loại bỏ hoặc triệt tiêu rung động tần số thấp.
  • Một số máy phân tích tích phân tín hiệu tương tự, do đó bộ thu thập dữ liệu xử lý tín hiệu vận tốc. Một số khác tích phân tín hiệu kỹ thuật số. Một số cho bạn lựa chọn.

LẤY MẪU VÀ ALIASING (LÀM BIẾN DẠNG)

Lấy mẫu tín hiệu, tốc độ lấy mẫu

Khi đầu dò được đặt trên máy, đầu ra điện của nó là tín hiệu tương tự liên tục thể hiện độ rung tại vị trí đó.

Nó chứa tất cả thông tin về: vận tốc, độ dịch chuyển hoặc gia tốc tùy thuộc vào cảm biến được sử dụng.

Hình 3-12 Tín hiệu tương tự liên tục từ cảm biến

Bộ thu thập dữ liệu và phần mềm là “kỹ thuật số” có nghĩa là chúng hoạt động với các con số, không phải tín hiệu điện. Do đó, tín hiệu phải được số hóa để cho phép bộ thu thập dữ liệu và phần mềm ghi lại và lưu trữ rung động. Để thực hiện điều này, tín hiệu tương tự liên tục được chuyển đổi thành một chuỗi các số rời rạc được gọi là bản ghi thời gian (time record).

Hình 3-13 Dạng sóng thời gian được lấy mẫu theo các khoảng rời rạc. Mỗi điểm là một mẫu riêng lẻ. Tốc độ lấy mẫu được gọi là Tốc độ lấy mẫu.

Hình 3-13 cho thấy quá trình số hóa dạng sóng tương tự chuẩn. Nó đã được đánh dấu nơi các mẫu riêng lẻ được tạo ra theo các khoảng thời gian rời rạc. Các mẫu được chuyển đổi thành số và được lưu trữ để dạng sóng có thể được xây dựng lại sau này và xây dựng FFT.

Tốc độ mà dạng sóng được lấy mẫu được gọi là tốc độ lấy mẫu, tốc độ mẫu hoặc tần số lấy mẫu. Đó là số mẫu mỗi giây và chúng tôi biểu diễn nó bằng biến “Fs”.

Tổng lượng thời gian, hoặc độ dài thời gian, của dữ liệu được ghi lại được xác định bởi biến “T” và được gọi là độ dài bản ghi thời gian hoặc đơn giản là độ dài bản ghi. Trong khoảng thời gian đó, “N” mẫu hoặc điểm dữ liệu sẽ được thu thập.

Sau khi dữ liệu đã được số hóa, chúng ta chỉ có các giá trị “N” hoặc mẫu này để làm việc. Bất kỳ điều gì xảy ra giữa các mẫu đều bị mất. Khi bộ thu thập dữ liệu hoặc phần mềm vẽ dạng sóng thời gian, nó chỉ đơn giản là “kết nối các điểm”. Đây được gọi là Miền thời gian – time wave form. Do đó, những gì thực sự được lưu trữ trong bộ thu thập dữ liệu không chi tiết bằng tín hiệu tương tự liên tục ban đầu. Chúng ta không thể nhìn thấy giữa các “điểm” do đó, điều quan trọng là phải biết các điểm cách nhau bao xa để đảm bảo chúng ta có đủ chi tiết để thấy những gì chúng ta cần thấy. Khoảng thời gian giữa các mẫu được gọi là chu kỳ mẫu Ts (Hình 3-14).

Chu kỳ mẫu Ts và tốc độ mẫu Fs có mối liên hệ tương tự như mối liên hệ giữa “chu kỳ” và “tần số” trong bất kỳ tín hiệu nào.

Như bạn có thể thấy, tốc độ chúng ta lấy mẫu (Fs) liên quan trực tiếp đến mức độ chi tiết mà chúng ta có thể thấy trong dạng sóng thời gian (Ts). Sau đó, chúng ta sẽ thấy rằng Fs cũng liên quan đến tần số cao nhất mà chúng ta sẽ thấy trong quang phổ.

Điểm mấu chốt

  • Dạng sóng thời gian tương tự từ cảm biến có độ dài “T” giây được “lấy mẫu”, “số hóa” hoặc chia thành một chuỗi N số.
  • Bất cứ điều gì xảy ra giữa các con số trong dạng sóng (tức là giữa các mẫu) đều không được đo lường.
  • Fs là tốc độ lấy mẫu hoặc tần số lấy mẫu, thường được tính bằng mẫu trên giây.
  • Ts là chu kỳ mẫu hoặc thời gian giữa hai mẫu, thường được tính bằng giây.
  • Fs = 1/Ts và Ts = 1 / Fs

Aliasing (Biến dạng)

Tốc độ lấy mẫu (Fs) ảnh hưởng đến dạng sóng có thể được tái tạo. Nếu chúng ta không lấy mẫu đủ nhanh, tín hiệu chúng ta thu được sẽ không biểu diễn tín hiệu từ bộ chuyển đổi. Ngoài ra, tần số thấp nhất mà chúng ta có thể phân giải bằng máy phân tích (và sự khác biệt về tần số giữa mỗi dòng) dựa trên độ dài của bản ghi thời gian.

Hình 3-15: Khi một sóng 50Hz được lấy mẫu ở tốc độ 50 lần mỗi giây, chúng ta được được 1 đường thẳng thay vì một sóng hình sin

Trong Hình 3-15, tín hiệu 50Hz được lấy mẫu ở tốc độ lấy mẫu 50 lần mỗi giây (50 Hz). Điều này tạo ra một mẫu trong mỗi chu kỳ. Kết nối các chấm mẫu tạo ra một đường thẳng rõ ràng không biểu diễn sóng mà chúng ta đang cố gắng đo. Nếu bạn đã từng chơi với đèn nháy và sử dụng nó để “đóng băng” một trục thì bạn sẽ hiểu điều gì đang xảy ra trong ví dụ này. Nếu đèn nháy nhấp nháy một lần cho mỗi vòng quay của trục, trục sẽ có vẻ như bị đóng băng. Điều đó giống như đường thẳng mà chúng ta nhận được cho dạng sóng thời gian khi chúng ta kết nối các chấm. Nếu chúng ta muốn xem trục thực sự chuyển động như thế nào, chúng ta cần nháy đèn nháy nhanh hơn.

Hình 3-16 Tín hiệu 50Hz được lấy mẫu ở tốc độ 100 Hz. Kết nối các điểm vẫn tạo ra một đường thẳng.

Trong Hình 3-16, tốc độ lấy mẫu đã tăng gấp đôi lên 100 Hz. Nhưng khi nối các điểm lại thì lại cho ra một đường thẳng. Chúng ta vẫn chưa lấy mẫu đủ nhanh để có được kết quả đọc tốt.

Quay trở lại ví dụ về việc sử dụng đèn nháy (stroble light) để “đóng băng” một trục; nếu bạn điều chỉnh tốc độ nháy đèn nháy, tương tự như tốc độ lấy mẫu của chúng tôi, bạn cũng có thể làm cho trục có vẻ quay về phía trước hoặc phía sau chậm hơn tốc độ thực tế của nó. Đây cũng là dữ liệu “xấu” vì nó không biểu thị những gì trục thực sự đang làm. Khi tốc độ lấy mẫu không đủ nhanh, chúng ta sẽ có hiệu ứng được gọi là “Aliasing” (Hình 3-17). Khi chúng ta kết nối các điểm hoặc mẫu, dạng sóng được tái tạo không giống hoặc không biểu thị sóng thực tế mà chúng ta đang cố gắng đo.

Nếu bạn đã từng lái xe trên xa lộ và nhận thấy bánh xe trên chiếc xe bên cạnh bạn dường như đang quay ngược lại thì bạn biết aliasing là gì. Một ví dụ phổ biến khác có thể được tìm thấy trong các bộ phim cũ, trong đó lốp xe đạp hoặc ô tô dường như đang quay sai hướng. Một bộ phim chỉ đơn giản là một loạt các bức ảnh, thường là 30 bức mỗi giây, tương tự như tốc độ mẫu mà chúng ta đang nói đến. Nếu bánh xe trên ô tô quay với tốc độ 30 vòng/giây thì nó sẽ có vẻ như dừng lại trong phim.

Đèn đường nhấp nháy ở tần số 50 Hz hoặc 60 Hz tùy thuộc vào quốc gia bạn đang ở, vì vậy chúng hoạt động giống như đèn nhấp nháy hoặc tốc độ lấy mẫu và ảnh hưởng đến cách bạn nhìn thấy lốp xe của chiếc xe bên cạnh.

Vậy, chúng ta cần lấy mẫu hoặc nháy đèn nhanh đến mức nào để tránh hiện tượng Aliasing và có thể thấy được điều gì thực sự đang xảy ra?

Định lý hoặc Tiêu chuẩn Nyquist nêu rằng dạng sóng phải được lấy mẫu ở tốc độ lớn hơn gấp đôi tần số cao nhất mà chúng ta muốn đo (Fmax). Tần số này thường được gọi là Tần số Nyquist.

Định lý Nyquist: Fs > 2 x Fmax.

Trong thực tế, hầu hết các máy phân tích kỹ thuật số sẽ lấy mẫu ở tần số cao nhất quan tâm là 2,56 x (Fmax) để bù cho các bộ lọc không hoàn hảo. Fs = 2,56 x Fmax. Nếu chúng ta không lấy mẫu đủ nhanh, chúng ta sẽ gặp hiện tượng Aliasing.

Khi bạn thiết lập một bài kiểm tra trong phần mềm hoặc bộ thu thập dữ liệu của mình, một thiết lập khác phải được chọn là Fmax. Đây là tần số cao nhất mà bạn sẽ đo được trong bài kiểm tra này. Giả sử bộ thu thập dữ liệu đặt tốc độ lấy mẫu dựa trên Fmax mà bạn đã chọn nhưng cảm biến bạn đang sử dụng vẫn thu được tần số cao hơn Fmax của bạn? Những tần số cao này sẽ bị biến dạng và bạn sẽ nhận được các đỉnh trong quang phổ của mình mà thực tế không tồn tại.

Để tránh vấn đề này, bộ thu thập dữ liệu lọc các tần số trên cài đặt Fmax của bạn bằng bộ lọc thông thấp low pass hoặc bộ lọc “Anti aliasing”. Nếu bạn nhớ lại, bộ lọc thông thấp được đặt ở 1000 Hz sẽ không chặn hoàn toàn tất cả các rung động trên 1000 Hz. Có một dải chuyển tiếp. Điều này có nghĩa là một số tần số trên 1000 Hz trong ví dụ này có thể bị aliasing. Đây là lý do tại sao trên thực tế, tốc độ lấy mẫu được đặt thành 2,56 x Fmax. Nó ngăn các tần số ngay trên 1000 Hz không được lọc hoàn toàn khỏi bị aliasing.

Delta-Sigma

Trên thực tế có hai cách để giải quyết tình trạng Aliasing. Một là sử dụng khử biến dạng tương tự analog anti-aliasing (như vừa thảo luận) và cách còn lại là sử dụng bộ lọc “kỹ thuật số”, thường được gọi là phương pháp “sigma-delta”. Bộ lọc kỹ thuật số có băng tần chuyển tiếp nhỏ hơn nên ít lo lắng về việc tần số cao hơn bị lọt qua.

Hầu hết các bộ thu thập dữ liệu hiện đại hiện nay đều sử dụng phương pháp sigma-delta vì chúng có hiệu suất tốt hơn và ít tốn kém hơn khi sản xuất. Trên thực tế, nó tạo ra bộ lọc tốt hơn nhiều. Bạn không cần phải lo lắng về điều này trong khóa học này nhưng chúng tôi nghĩ bạn nên biết về nó.

ĐIỂM CHÍNH

  • Học sinh cần hiểu khái niệm aliasing và cách giải quyết.
  • Bạn nên quen thuộc với Định lý Nyquist
  • Fs > 2 x Fmax để ngăn ngừa aliasing
  • Fs = 2,56 x Fmax trong thực tế
  • Bộ lọc chống aliasing được sử dụng để lọc ra các tần số trên Fmax nhằm tránh tình trạng răng cưa.
  • Học sinh cần biết các ví dụ về hiện tượng aliasing.

BIẾN ĐỔI FAST FOURIER (FFT)

Quá trình FFT sử dụng dạng sóng thời gian và tạo ra phổ được gọi là Miền tần số.

Biến đổi Fast Fourier hay FFT

Phổ rung động là kết quả của Biến đổi Fourier, được đặt theo tên nhà toán học đã phát triển phương trình biến một sóng phức tạp thành các thành phần hài hòa của nó.

Hai nhà toán học khác, Cooley và Tukey, vào năm 1965 đã phát triển một thuật toán giúp tăng tốc hiệu quả quá trình xử lý Biến đổi Fourier và do đó có tên là Biến đổi Fourier nhanh hay FFT.

Về cơ bản, chúng ta sẽ truyền một dạng sóng thời gian qua FFT và FFT sẽ cung cấp cho chúng ta một phổ. Dạng sóng chứa N giá trị hoặc mẫu. N cần phải là lũy thừa của 2: 1024, 2048, 4096, v.v. FFT sẽ cung cấp cho chúng ta N / 2,56 giá trị trong phổ (Lines of Resolution). Mỗi giá trị sẽ bao gồm tần số, biên độ và góc pha.

Phổ rung động được hiển thị dưới dạng tần số so với biên độ, vậy điều gì xảy ra với các giá trị pha? Nếu chúng ta chỉ xem phổ rung động, các giá trị pha từ FFT sẽ bị loại bỏ. Tuy nhiên, các giá trị pha được sử dụng khi chúng ta thực hiện các phép đo pha kênh chéo hoặc pha tương đối.

ĐIỂM CHÍNH

  • FFT là một thuật toán chuyển đổi dạng sóng thời gian thành phổ.
  • Chúng ta đưa vào N giá trị từ dạng sóng thời gian và nhận được N / 2,56 giá trị của biên độ, pha và tần số.
  • Khi chúng ta thường xem phổ rung động, pha không được sử dụng vì đây là phép đo kênh đơn mà không có tín hiệu đo tốc độ tham chiếu
  • Pha được tính toán như một phần của quy trình FFT được sử dụng cho các ứng dụng khác bao gồm phép đo pha tương đối.

LẤY MẪU VÀ ĐỘ PHÂN GIẢI (Sampling and Resolution)

Chúng ta có thể kiểm soát 2 thông số: Tốc độ lấy mẫu và Tổng số mẫu được thu thập.

Tốc độ lấy mẫu được kiểm soát bằng cách chọn Fmax.

Số lượng mẫu được xác định bởi Độ phân giải (Lines of Resolution)

Xem xét kỹ hơn quá trình lấy mẫu sẽ đưa đến một số kết luận. Tốc độ lấy mẫu phải gấp 2,56 lần Fmax (tần số quan tâm cao nhất). Để tạo lại tín hiệu 1000 Hz cần tốc độ lấy mẫu là 2560 Hz. Điều này tạo ra phổ có Fmax (tần số tối đa) là 1000 Hz. Điều này tạo ra Quy tắc số 1.

Một mối quan hệ khác cần nhớ liên quan đến dạng sóng và phổ. Số lượng mẫu trong dạng sóng thời gian xác định số lượng giá trị hoặc “dòng” (lines) trong phổ. Con số này được gọi là Độ phân giải –lines of resolution hoặc LOR và thường là cài đặt tùy chọn trong phần mềm hoặc máy thu thập dữ liệu của mình.

Đường phân giải (LOR) bằng N/2,56. Chúng ta cũng có thể nói rằng N = LOR x 2,56. Nếu bạn đưa N mẫu từ dạng sóng vào FFT và bạn nhận được giá trị N/2,56 trong phổ.

Mỗi dòng là một điểm dữ liệu trong phổ. Trong dạng sóng thời gian TWF, chúng ta đã nói rằng chúng ta không thể nhìn thấy giữa các chấm. Nếu thời gian giữa các chấm hoặc mẫu (Ts) không đủ nhỏ, thì chúng ta có thể bỏ lỡ thông tin quan trọng. Điều tương tự cũng đúng với phổ, bây giờ chúng ta có một số điểm dữ liệu hoặc “dòng” nhất định và chúng ta không thể nhìn thấy giữa các dòng. Khoảng cách giữa các dòng trong phổ được gọi là Độ phân giải (R) và bằng Fmax chia cho số Dòng phân giải (LOR) (Hình 3-22).

Ví dụ, một phổ có tần số tối đa là 1000 Hz và 400 dòng sẽ cho độ phân giải tối đa là 1000/400 = 2,5 Hz. Chúng ta không thể nhìn thấy giữa các dòng, điều này có nghĩa là hai tần số rời rạc sẽ xuất hiện như một trên phổ nếu chúng chênh lệch nhau ít hơn 2,5 Hz.

Nếu số Dòng phân giải tăng lên 800 dòng thì độ phân giải là 1000/800 = 1,25 Hz.

Độ phân giải “R” cũng chính là độ phân giải mà chúng ta quan tâm khi mua màn hình máy tính, máy in, điện thoại di động, máy ảnh kỹ thuật số mới, v.v. Trong những trường hợp này, R đề cập đến số pixel trên một inch hoặc số chấm trên một inch.

LƯU Ý QUAN TRỌNG! Khi chúng ta nói một cái gì đó có độ phân giải “cao hơn” thì có nghĩa là R nhỏ hơn! R là khoảng cách giữa các điểm dữ liệu; khoảng cách nhỏ hơn là độ phân giải cao hơn.

Thời gian mẫu (T)

Có một sự đánh đổi giữa việc có độ phân giải cao hơn và việc thu thập dữ liệu nhanh chóng. Dữ liệu được lấy mẫu càng nhanh thì càng thu thập được nhiều dữ liệu – dữ liệu này phải được lưu trữ, chuyển giao, lập biểu đồ và sử dụng trong các phép tính. Càng thu thập nhiều dữ liệu để có độ phân giải cao hơn thì càng mất nhiều thời gian để thu thập, nghĩa là phải dành nhiều thời gian hơn cho máy.

Thời gian cần thiết để thu thập mẫu bằng số lượng mẫu cần thiết chia cho tốc độ lấy mẫu (số mẫu/tốc độ lấy mẫu).

Ví dụ: Fmax là 400 Hz nên Tốc độ lấy mẫu cần phải là 1024 Hz. Độ phân giải 400 dòng nên số mẫu phải lấy là 1024. Vì vậy, thời gian lấy mẫu là 1024/1024 = 1 giây.

Một cách khác để tính độ dài bản ghi thời gian cho một giá trị trung bình là sử dụng các con số mà chúng ta có thể kiểm soát, tức là Fmax và LOR. T = LOR/Fmax

Sử dụng công thức đơn giản này cho ví dụ trước ta thu được: T = 400 LOR/400 Hz Fmax = 1 giây.

Một ví dụ khác sử dụng công thức đơn giản hóa cho Fmax là 100 Hz và 12.800 Dòng phân giải…. T = 12.800 LOR/100 Hz Fmax = 128 giây để thu thập một giá trị trung bình.

Tóm lại, khi nói đến độ phân giải thì: nhiều hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn!

Bức tranh hoàn chỉnh

Chúng ta đã thảo luận về một số khía cạnh của số hóa dạng sóng thời gian. Nó có độ dài hoặc thời lượng là T giây, nó có N mẫu hoặc điểm dữ liệu được đo ở tốc độ Fs mẫu mỗi giây. Khoảng thời gian giữa các mẫu là chu kỳ mẫu hoặc Ts. Đây là các biến số mô tả dạng sóng thời gian.

Tiếp theo chúng ta nói rằng chúng ta truyền các biến này qua FFT và FFT sẽ đưa ra một phổ (và các giá trị pha mà chúng ta không sử dụng trong phổ). Phổ được đo đến tần số tối đa Fmax và nó chứa một số giá trị nhất định được gọi là Đường (lines) hoặc Đường phân giải (LOR). Khoảng cách giữa các Đường phân giải R bằng Fmax/LOR. Chúng ta không thể nhìn thấy giữa các đường trong phổ theo cùng một cách mà chúng ta không thể nhìn thấy giữa các mẫu trong dạng sóng thời gian. Đây là các biến mô tả quang phổ.

Chúng tôi cũng đã nói rằng dạng sóng và phổ được liên kết với nhau. Phổ phát ra từ FFT có liên quan trực tiếp đến dạng sóng đi vào FFT. Một số mối quan hệ này như sau:

  • LOR = N / 2,56 N = LOR x 2,56   (LOR- độ phân giải trên FFT, N số mẫu được lấy từ sóng thời gian)
  • T = LOR / Fmax = 1 / R = N x Ts (T thời gian lấy mẫu – thời gian đo)
  • R = Fmax / LOR = 1 / T (độ phân giải FFT-khoảng cách giữa 2 lines trên FFT)
  • Fs = Fmax x 2,56 = 1 / Ts   (Fs – tần số lấy mẫu, Ts thời gian giữa 2 mẫu)

Chúng ta có thể thể hiện tất cả các mối quan hệ này trong một công thức Hình 3-25 và bạn sẽ được cung cấp công thức này trong bài kiểm tra.

Ví dụ: Độ phân giải

Chúng ta hãy nói thêm một chút về độ phân giải (R) của phổ. Như chúng tôi đã đề cập, độ phân giải rất quan trọng nếu chúng ta muốn có thể tách các tần số gần nhau. Các LOR-Đường phân giải trong phổ giống như số lượng pixel trong ảnh kỹ thuật số. Fmax giống như chiều rộng của tấm ảnh. Khoảng cách giữa các điểm ảnh hoặc đường thẳng do đó sẽ là R = Fmax/LOR. Chiều dài của sóng thời gian T bằng 1/R, do đó nếu chúng ta có độ phân giải cao hơn (R nhỏ hơn) thì sẽ mất nhiều thời gian hơn để thu thập dữ liệu.

Dữ liệu trong Hình 3-26 được đo bằng Fmax là 800 Hz và 800 Dòng phân giải. Do đó, độ phân giải của đồ thị (R) là R = 800 Hz/800 LOR = 1 Hz. Có hai đỉnh trong quang phổ ở 10 Hz và 15 Hz. Do đó, chúng ta có đủ độ phân giải để tách chúng ra và xem chúng như các đỉnh riêng biệt. Nếu thay vào đó có rung động ở 10 Hz và 10,5 Hz, chúng ta sẽ không thấy chúng như các đỉnh riêng biệt mà là một đỉnh.

Trong Hình 3-27, bạn có thể thấy cùng dữ liệu với Fmax là 800 Hz nhưng giờ đây với 1600 Dòng Độ phân giải cho chúng ta R = 800 Hz/1600 LOR = 0,5 Hz. Lưu ý các đỉnh trông sắc nét hơn bao nhiêu. Điều này giống như hình ảnh sắc nét hơn mà bạn có được trên TV có độ phân giải cao hơn hoặc trong ảnh có độ phân giải cao hơn. Chỉ cần lưu ý rằng phép đo này sẽ mất gấp đôi thời gian so với phép đo đầu tiên (T = 1/R).

ĐIỂM CHÍNH

  • Học sinh cần hiểu mối quan hệ giữa số mẫu trong dạng sóng thời gian (N) và số Đường phân giải (LOR) trong quang phổ. N/2,56 = LOR hoặc N = 2,56 x LOR
  • Họ cần hiểu mối quan hệ giữa Fmax, LOR, độ phân giải phổ (R) và độ dài sóng thời gian (T).
  • Khi thiết lập một bài kiểm tra, người ta cần cân bằng giữa nhu cầu về độ phân giải tốt hơn (nhỏ hơn (R)) với việc mất nhiều thời gian hơn (T) để thu thập dữ liệu.

WINDOW (CỬA SỔ)

Có một tính chất khác của FFT ảnh hưởng đến việc sử dụng nó trong phân tích rung động. Bạn có thể nhớ rằng FFT được thực hiện trên một khối mẫu được gọi là bản ghi thời gian. Một giả định được đưa ra trong phép tính FFT là bản ghi thời gian là liên tục. Nghĩa là, tín hiệu ngay trước bản ghi thời gian đã chụp và khối ngay sau bản ghi thời gian của chúng ta là giống hệt nhau.

Trong ví dụ này, mặc dù chúng ta đang thực hiện FFT trên khối dữ liệu có nền đen, phép tính FFT “giả định” rằng dữ liệu tiếp tục vô tận trước và sau khối dữ liệu này – như được hiển thị bằng dữ liệu có nền màu xám.

Trong ví dụ này, đúng là sóng sin tần số đơn bắt đầu và kết thúc ở biên độ bằng không. Bốn chu kỳ hoàn chỉnh tồn tại trong bản ghi thời gian này.

Nếu chúng ta đang phân tích một sóng sin thuần túy, tức là chỉ có một tần số, và có một số nguyên chu kỳ trong bản ghi thời gian, thì giả định này là đúng.

Tuy nhiên, hiếm khi đúng là bản ghi thời gian bắt đầu và kết thúc ở số không. Thông thường chúng tương tự như Hình 3-29.

Khi tính toán FFT được thực hiện, tín hiệu không liên tục. Có vẻ như nó có bước tăng mức và trông giống như một tác động đối với phép tính FFT. Nó tạo ra một đỉnh trải rộng trên một dải tần số rộng tương tự như một tác động.

Nhớ lại chương Giới thiệu về Rung động rằng tác động tạo ra năng lượng trong một dải tần số rộng. Đó không phải là điều chúng ta muốn thấy do kết quả của việc này.

Dữ liệu thực tế trong Hình 3-30 cho thấy các đầu của mỗi mẫu không có biên độ bắt đầu và kết thúc ở mức không.

Hình 3-30 Ví dụ về dữ liệu thực tế trong đó các đầu của khối mẫu không kết thúc ở biên độ bằng không.

Hiện tượng này được gọi là Rò rỉ-Leakage. Kết quả là các đỉnh trong phổ mở rộng.

Hình 3-31 cho thấy tín hiệu 10,9 Hz không kết thúc ở số không. Không có cửa sổ nào được áp dụng. Kết quả là phần dưới của đỉnh (váy) được mở rộng. Lưu ý rằng nó ở thang tuyến tính. Phần chèn ở thang Log cho thấy tần số bị nhòe trên một số Dòng phân giải.

Hình 3-32 là dữ liệu sau khi áp dụng Cửa sổ Hanning. Lưu ý cách váy bây giờ hẹp hơn nhiều để không bị nhòe nhiều.

Để giải quyết vấn đề này, hình dạng của bản ghi thời gian thực sự được thay đổi để không có dữ liệu nào ở đầu hoặc cuối bản ghi. Các đầu được đẩy đến biên độ bằng không. Điều này được gọi là phân chia dữ liệu thành window. Cửa sổ có tác động tối thiểu đến nội dung tần số, nhưng nó ảnh hưởng đến hình dạng của các đỉnh phổ và mức biên độ.

Hình 3-34 Đây là dữ liệu tương tự với Cửa sổ Hanning được áp dụng. Cả hai đầu đều có biên độ bằng không

Trong hình minh họa này (Hình 3-34), rõ ràng là khi các bản ghi thời gian có cửa sổ được đặt cạnh nhau thì không còn bất kỳ thay đổi đột ngột nào về biên độ ở đầu hoặc cuối bản ghi nữa, do đó không có rò rỉ.

Độ phân giải và độ chính xác

Bạn có thể nghĩ về các Đường phân giải trong phổ như các thùng hoặc hộp đựng. Nếu bạn đổ một cốc nước trực tiếp vào một hộp đựng, nó sẽ chứa toàn bộ nước và biên độ của nó (mức độ đầy) sẽ giống với lượng nước chứa trong cốc. Nếu bạn có độ rung ở tần số 50 Hz và bạn có một đường phân giải ở tần số 50 Hz, biên độ của đỉnh trong phổ sẽ chính xác.

Bây giờ hãy xem xét điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đổ trực tiếp cốc nước vào giữa hai hộp đựng đặt sát nhau. Một nửa lượng nước sẽ chảy vào bình này và một nửa vào bình kia. Biên độ của cả hai bình sẽ bằng 50% biên độ thực tế vì mỗi bình sẽ chứa một nửa lượng nước. Khi bạn sử dụng Cửa sổ Hanning, nó làm giảm lỗi này. Một đỉnh rơi trực tiếp giữa hai thùng sẽ bằng 85% chiều cao thực tế của nó. Chúng ta có thể diễn đạt lại điều này thành lỗi biên độ tối đa liên quan đến cửa sổ Hanning là 85% hoặc 1,5 dB.

Độ chính xác tần số của đỉnh là ± 1½ độ phân giải, nghĩa là nếu độ phân giải R của chúng ta là 1 Hz và chúng ta thấy một đỉnh ở 30 Hz trong quang phổ, thì nguồn rung động thực tế (nơi chúng ta đổ nước) có thể nằm trong khoảng từ 29,5 đến 30,5 Hz. Nếu chúng ta đổ cốc nước của mình vào bất kỳ vị trí nào giữa hai tần số này, thì hầu hết nước sẽ chảy vào thùng chứa có sẵn ở tần số 30 Hz.

Trong Hình 3-35 ở trên, có rung động ở tần số 30 Hz với biên độ là 1. Ngoài ra còn có một bình chứa hay đường chính xác ở tần số 30 Hz nên biên độ của đỉnh trong quang phổ cũng là 1. Trong Hình 3-36 ở dưới, rung động ở tần số 30,5 Hz – nằm giữa các bình chưa và cửa sổ Hanning đang được sử dụng. Cửa sổ Hanning sẽ tạo ra hai đường, cả hai đều có biên độ bằng 85% biên độ thực hoặc 0,85 trong trường hợp này, cộng với rò rỉ nhỏ (biên độ thấp hơn).

Loại cửa sổ và băng thông

Cửa sổ Hanning giúp giải quyết vấn đề rò rỉ và cải thiện độ chính xác biên độ của phép đo nhưng có một sự đánh đổi nhỏ là độ chính xác tần số giảm. Bây giờ chúng ta phải nhân độ phân giải (R) với thứ gọi là Hệ số cửa sổ (WF) và thay vì nói về độ phân giải, chúng ta gọi nó là Băng thông (BW).

Hệ số cửa sổ cho cửa sổ Hanning là 1,5. Do đó, chúng ta đang nói rằng cửa sổ Hanning làm giảm độ phân giải của chúng ta đi một hệ số là 1,5.

Ví dụ: Nếu dải tần số (Fmax) là 1600 Hz và Số dòng (LOR) là 800 dòng, thì độ phân giải (R) là 1600 / 800 = 2 Hz. Bây giờ hãy nhân độ phân giải này (R) với Hệ số cửa sổ là 1,5 (đối với Cửa sổ Hanning) để có được băng thông. Băng thông của phép đo này sử dụng Cửa sổ Hanning là 3 Hz. Điều này có nghĩa là hai tần số rời rạc gần nhau hơn 3 Hz sẽ xuất hiện dưới dạng một đỉnh.

Có một số hàm cửa sổ để lựa chọn, mỗi hàm có hình dạng khác nhau và mỗi hàm có tác động khác nhau đến quang phổ kết quả. Cửa sổ “Hanning” thường được sử dụng nhất trong phân tích rung động của thiết bị quay. Nó cung cấp sự thỏa hiệp tốt đẹp giữa biên độ hoàn hảo và độ chính xác tần số hoàn hảo. Cửa sổ Hamming tương tự nhưng có sự đánh đổi hơi khác giữa biên độ và độ chính xác tần số.

Quay trở lại phép ẩn dụ về việc đổ nước vào giữa hai thùng chứa – nếu chúng ta đo lượng nước trong mỗi thùng chứa, chúng ta có thể nội suy và tính toán lượng nước trong cốc. Nói cách khác, nhiều chương trình phần mềm có thể bù cho các lỗi biên độ và tần số do cửa sổ Hanning tạo ra.

Các loại cửa sổ khác bao gồm:

Flat top window -Cửa sổ đỉnh phẳng Hình 3-38 có độ chính xác biên độ tốt hơn nhưng độ chính xác tần số kém. Hình chữ nhật, đồng nhất hoặc không có cửa sổ (Hình 3-39) Hình chữ nhật và đồng nhất giống như không có cửa sổ nào cả. Nó được sử dụng cho impact test hoặc thử nghiệm modal.

ĐIỂM CHÍNH

  • Học sinh cần hiểu rằng có một thiết lập trong trình thu thập dữ liệu của họ cho loại “Cửa sổ” sẽ được sử dụng.
  • Cửa sổ phổ biến nhất được sử dụng để giám sát tuyến đường thông thường được gọi là cửa sổ Hanning. Cửa sổ Hanning giải quyết vấn đề được gọi là rò rỉ.
  • Học sinh cũng nên làm quen với cửa sổ có đỉnh phẳng – Flat Top Window và hình chữ nhật – Rectandular window cũng như ứng dụng của chúng.
  • Khi sử dụng cửa sổ, nó sẽ ảnh hưởng đến độ phân giải quang phổ (R) theo một lượng được gọi là hệ số cửa sổ (WF)
    • Cửa sổ Hanning: WF = 1,5
    • Sau đó, người ta sử dụng thuật ngữ băng thông (BW) thay vì độ phân giải
    • BW = Fmax/LOR x WF

Averaging (TRUNG BÌNH)

Trong một thế giới lý tưởng, bộ thu thập dữ liệu sẽ thu thập một bản ghi thời gian duy nhất không có nhiễu từ tín hiệu rung động không bao giờ thay đổi, sau đó tạo ra FFT và lưu trữ nó. Nhưng độ rung động liên tục thay đổi một chút và có nhiễu trong tín hiệu. Những thay đổi xảy ra khi các phần tử quay trải qua các chu kỳ và có nhiễu ngẫu nhiên từ bên trong và bên ngoài máy.

Hai phép đo cách nhau năm phút phải giống nhau, nhưng do nhiễu và các biến động ngẫu nhiên khác, nếu chỉ thu thập được một khối một lần, thì có lẽ chúng sẽ không giống nhau. Tính trung bình là một cách để giải quyết vấn đề này và giảm lượng nhiễu trong tín hiệu. Thay vì chỉ đo một khối một lần có độ dài (T) giây, chúng ta đo nhiều khối thời gian lần lượt, áp dụng cửa sổ cho từng khối và tính FFT cho từng khối. Tiếp theo, chúng ta tính trung bình các phổ với nhau theo từng dòng. Phổ mà cuối cùng chúng ta lưu trữ trong bộ thu thập dữ liệu hoặc phần mềm của mình là phổ trung bình, các phổ khác sẽ bị loại bỏ.

Nếu chúng ta có một phổ 800 dòng, nó bao gồm 800 số. Linear Averaging -Trung bình tuyến tính là một quá trình lấy giá trị đầu tiên từ phổ đầu tiên, thêm nó vào giá trị đầu tiên của phổ thứ hai, v.v. và sau đó chia cho số phổ. Sau đó, quá trình này được lặp lại cho 799 giá trị còn lại trong phổ. Xem Hình 3-41.

Nhiều máy phân tích cũng sử dụng RMS Averaging. Đây vẫn là phổ được tính trung bình. Công thức tương tự như Hình 3-42. Không quan trọng bạn sử dụng công thức nào trong số này để giám sát định kỳ tình trạng thiết bị, chỉ cần nhất quán. Bạn cũng không cần phải biết các công thức này, tất cả những gì bạn cần biết tại thời điểm này là lý do tại sao chúng tôi thực hiện tính trung bình và rằng tính trung bình tuyến tính và RMS là tính trung bình các phổ với nhau.

Nếu chúng ta có bốn giá trị trung bình thì tổng thời gian để lấy mẫu là 4 x T vì chúng ta đã lấy bốn khối thời gian hoàn chỉnh, mỗi khối T giây. Chúng ta thường không lưu trữ tất cả dữ liệu thời gian đã sử dụng. Khi phép đo yêu cầu lưu trữ dạng sóng, hầu hết các máy phân tích sẽ lưu trữ bản ghi thời gian đầu tiên hoặc cuối cùng mà không áp dụng bất kỳ cửa sổ nào. Một số nhà sản xuất thu thập và lưu trữ dạng sóng riêng sau khi dữ liệu phổ đã được tính trung bình và lưu trữ.

GIẢM NHIỄU

Hình 3-43 cho thấy dạng sóng và phổ kết quả. Đây là một giá trị trung bình hoặc về cơ bản là không có giá trị trung bình. Lưu ý đỉnh chiếm ưu thế. Có khả năng đó là tần số của dạng sóng hình sin nền.

Nhưng còn những đỉnh khác thì sao? Chúng có thực không? Chúng có thực sự là kết quả của các vấn đề trong máy như tần số vòng bi không?

Các giá trị trung bình bổ sung giúp giải quyết vấn đề đó. Nếu do rung động cơ học hoặc điện, nó phải nằm trong mọi khối dữ liệu. Nếu là nhiễu ngẫu nhiên, nó sẽ được tính trung bình xuống.

Phổ trong Hình 3-44 là kết quả của 4 lần trung bình. Lưu ý phổ đã thay đổi như thế nào. Đỉnh chính vẫn còn nhưng tất cả các đỉnh khác đã giảm đáng kể. Chúng là nhiễu ngẫu nhiên và được trung bình xuống còn 1/4 biên độ do phép trung bình (4 lần trung bình). Lưu ý rằng nhiễu KHÔNG bị loại bỏ, nó chỉ bị giảm.

Nên sử dụng bao nhiêu giá trị trung bình?

Số lượng trung bình phụ thuộc vào máy được đo, nhưng nhìn chung phải đủ dài để thấy trục quay 6 đến 10 lần. Nếu có tải trọng va chạm tạm thời, hãy sử dụng nhiều trung bình hơn. Mục tiêu là trung bình tất cả các nguồn rung động và tiếng ồn.

Một cách để tìm ra những gì cần thiết cho một máy cụ thể là thiết lập máy phân tích chạy tự do hoặc số lượng trung bình cao và sau đó xem dữ liệu trên màn hình khi các giá trị trung bình được tạo ra. Điều bạn sẽ nhận thấy là dữ liệu nhảy xung quanh một chút và sau đó ổn định – đây là số lượng trung bình chúng ta muốn – đủ để tạo ra một phổ ổn định.

Càng lấy nhiều giá trị trung bình thì càng mất nhiều thời gian, vì vậy nhiều hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn. Mặt khác, bạn muốn thu thập đủ dữ liệu để thấy trục thực hiện ít nhất 6 đến 10 vòng quay. Khi bạn tăng LOR (với cùng Fmax), độ dài dạng sóng thời gian T của bạn sẽ dài hơn (T = LOR/Fmax). Vì lý do này, nhiều người lấy ít giá trị trung bình hơn khi họ có nhiều LOR-Đường phân giải hơn. Một nguyên tắc chung là giảm một nửa số giá trị trung bình cho mỗi lần nhân đôi LOR.

Các máy móc thông thường như động cơ, máy bơm, quạt, v.v., hoạt động tốt với 4-10 mức trung bình, trong đó 4-6 là mức phổ biến nhất. Một điểm quan trọng cần lưu ý là nhiễu nền sẽ có nhiều năng lượng hơn với 4 mức trung bình. 6 mức trung bình làm giảm nhiễu 30% so với 4 mức trung bình. Giảm nhiễu nền giúp giảm thời gian quý báu vào việc cố gắng phân tích các đỉnh liên quan đến nhiễu.

Tăng số lượng trung bình sẽ làm giảm nhiễu hơn nữa. Hình 3-46 cho thấy hiệu ứng sau 10 lần trung bình. Lưu ý rằng phổ ở dạng thang đo Log giúp khuếch đại các tần số này.

Overlap averaging (T123)

Trung bình tuyến tính-linear average hoạt động bằng cách thu thập một bản ghi thời gian, tạo cửa sổ cho dữ liệu, chuyển đổi thành FFT, lưu trữ trong bộ nhớ tạm thời, sau đó thu thập một bản ghi thời gian khác, tạo ra FFT và thêm nó vào giá trị trung bình. Điều này được lặp lại cho mỗi giá trị trung bình. Sau đó, phổ trung bình được hiển thị. Lưu ý rằng các phổ được tính trung bình bằng cách tính trung bình mỗi dòng độ phân giải trong phổ.

Lưu ý rằng người thu thập dữ liệu phải đợi đủ thời gian để hoàn tất tất cả các mẫu hoặc phép tính trung bình.

Nhưng hãy nhớ lại từ thảo luận về cửa sổ, thời điểm bắt đầu và kết thúc của bản ghi thời gian được đóng cửa sổ và đẩy về 0. Thông tin rung động ở thời điểm bắt đầu và kết thúc của bản ghi đang bị “lãng phí”. Vậy thì sao nếu các dạng sóng bị chồng chéo? Thay vì sử dụng một bản ghi thời gian hoàn toàn mới cho mỗi giá trị trung bình, một phần của bản ghi trước đó sẽ được sử dụng.

Hình 3-48 sử dụng 50% chồng chéo. Nghĩa là, 50% bản ghi thời gian trước đó được sử dụng cho mỗi giá trị trung bình. Bộ thu thập dữ liệu thu thập 1024 mẫu, tạo cửa sổ cho chúng, tạo FFT và bắt đầu giá trị trung bình, sau đó chỉ thu thập 512 mẫu, thêm chúng vào 512 mẫu cuối cùng của bản ghi thời gian trước đó, thực hiện cửa sổ, tạo FFT và thêm nó vào giá trị trung bình.

Tác động của sự chồng lặp này là gấp đôi:

1. Cần ít thời gian hơn tại mỗi điểm đo để thu thập dữ liệu

2. Dữ liệu bị “lãng phí” ở đầu và cuối mỗi bản ghi thời gian hiện được thể hiện đầy đủ trong phổ.

Ví dụ đưa ra là cho 50% chồng chéo. Đối với việc giám sát định kỳ tình trạng máy móc quay (routine), khuyến nghị 67% chồng chéo. Nó tăng tốc độ thu thập dữ liệu hơn nữa và có một số lợi ích khác mà chúng tôi sẽ không vào đây. Hệ thống của bạn có thể không có chính xác 67% nhưng nó có thể có một tùy chọn ở đây như 62%. Nếu nó không có bất kỳ tùy chọn nào gần 67% thì nên chọn 50%.

Dưới đây bạn có thể thấy thời gian tiết kiệm được cho mỗi phép đo. Điều này có vẻ nhỏ nhưng khi nhân với 500 điểm hoặc hơn mỗi ngày, nó trở nên đáng kể.

Negative average (Trung bình âm)

Trung bình âm-Negative average rất hữu ích khi thực hiện các bài kiểm tra bump test trên máy trong khi máy đang chạy. Độ rung được ghi lại và tính trung bình trong khi gõ búa vào máy. Độ rung sau đó được ghi lại trong khi máy không bị gõ. Bài kiểm tra thứ hai này được trừ khỏi bài kiểm tra đầu tiên, do đó chỉ để lại phản ứng với va chạm – cộng hưởng.

Chúng ta sẽ nói về kỹ thuật này một lần nữa trong phần thử nghiệm cộng hưởng.

Lưu ý rằng tính năng trung bình âm không có sẵn trên tất cả các máy phân tích.

Peak-hold averaging –

Một phương pháp khác để tính trung bình dữ liệu là sử dụng phương pháp tính trung bình Peak-Hold. Phương pháp này không thực sự tính trung bình mà là so sánh các giá trị trong mỗi ô hay mỗi dòng của mỗi phổ. Phương pháp này giữ đỉnh cao nhất cho mỗi dòng của phổ.

Trung bình peak hold thường không được sử dụng trong quá trình thu thập dữ liệu thường xuyên (routines). Thay vào đó, nó được sử dụng cho các thử nghiệm đặc biệt như Run-up, Coast Down và Bump Test.

ĐIỂM CHÍNH

  • Học sinh cần biết rằng có những thiết lập trong trình thu thập dữ liệu của họ dành cho:
  • Loại trung bình
  • Số lượng trung bình và
  • Chồng chéo %
  • Học sinh cần hiểu rằng tính trung bình không lọc hoặc loại bỏ nhiễu, nhưng nó làm giảm tác động của nhiễu.
  • Học sinh cần hiểu các lựa chọn khác nhau cho loại trung bình, cách chúng hoạt động và thời điểm sử dụng từng loại.
  • Các kỹ thuật được thảo luận sẽ tính trung bình các phổ với nhau (chúng không tính trung bình các dạng sóng thời gian).
  • Trong CAT III, bạn sẽ tìm hiểu về tính trung bình đồng bộ thời gian, tính trung bình các dạng sóng thời gian

THIẾT LẬP THU THẬP DỮ LIỆU

Tốt nhất là bạn nên hiểu rõ các cài đặt để thu thập dữ liệu và hiểu rõ máy đo hoặc ứng dụng của mình để xác định cài đặt tốt nhất:

  • Tần số nào sẽ được tạo ra khi lỗi tiến triển?
  • Bạn có mong đợi sóng hài không?
  • Bạn đang tìm kiếm dải tần bên?
  • Có bao nhiêu nhiễu nền ở đây?

Các khuyến nghị sau đây là chung và áp dụng cho máy đơn trục chạy trong khoảng từ 900 đến 3600 vòng/phút. Các nhà phân tích khác nhau đưa ra cài đặt khác nhau đối với các bài kiểm tra tiêu chuẩn mà họ thực hiện. Điều này phụ thuộc vào bộ thu thập dữ liệu họ đang sử dụng và phụ thuộc vào máy móc họ đang giám sát. Không có một mẫu cài đặt/thiết lập nào phù hợp với tất cả cho tất cả các máy móc, vì vậy nếu bạn chịu trách nhiệm thiết lập chương trình của mình, bạn sẽ cần hiểu các khái niệm và thiết lập các cài đặt phù hợp. Các khái niệm này sẽ trở nên rõ ràng hơn sau khi bạn hiểu các loại hỏng hóc khác nhau của máy và cách chúng xuất hiện trong dữ liệu. Rốt cuộc, đây là những điều chúng ta quan tâm nhất để đo lường.

Nếu máy của bạn có nhiều hơn một trục, bạn sẽ cần tính toán tất cả các tần số tác động (forcing) và hiểu các chế độ hỏng hóc mà bạn đang cố gắng phát hiện trước khi thiết lập giá trị đo. Hãy nhớ rằng các khuyến nghị dưới đây chỉ dành cho máy một trục đơn giản.

Một phổ (one spectrum)

Một số người thích lấy một phổ với Fmax đủ cao để chụp được tần số tác động quan tâm và đủ dòng phân giải – LOR để có đủ chi tiết để thấy các tần số gần nhau. Điều này giống như chụp ảnh của cả lớp học với nhiều pixel. Nếu ai đó muốn xem ảnh chân dung riêng của họ, họ chỉ cần phóng to ảnh lớp học và xem.

Một phổ có nghĩa là ít đồ thị để phân tích hơn, ít cảnh báo để thiết lập hơn, v.v. Nhưng cũng có những nhược điểm đối với cách tiếp cận này. Một màn hình máy tính thông thường tại thời điểm viết bài có khoảng 1300 pixel theo hướng ngang, điều đó có nghĩa là nếu bạn có phổ 6400 dòng, bạn không thể thấy tất cả các chi tiết trong đó mà không cần phóng to. Việc phóng to và thay đổi tỷ lệ mất thời gian – hãy tưởng tượng nếu bạn phải phân tích 30.000 đồ thị mỗi tháng và mỗi đồ thị yêu cầu bạn phải phóng to và thu nhỏ nhiều lần.

Hai phổ

Một cách tiếp cận phổ biến khác là lấy hai phổ, một phổ có Fmax cao và một phổ có Fmax thấp. Điều này giống như chụp ảnh lớp học nhưng cũng chụp ảnh chân dung cá nhân. Điều bạn sẽ học được khi chúng ta tìm hiểu về các dạng hỏng hóc là 90% các hỏng hóc phổ biến mà chúng ta đang tìm kiếm trong các máy quay đơn giản thông thường xuất hiện trong khoảng từ 0 đến 10X. Do đó, chúng ta muốn có một phổ rõ ràng, chi tiết và có độ phân giải cao trong phạm vi này. Chúng ta cũng sẽ có các tần số cưỡng bức trong phạm vi này có thể rất gần nhau, một lý do khác để thực hiện nó như một bài kiểm tra riêng biệt và có độ phân giải cao hơn.

Điều đó nói rằng một số thứ vẫn sẽ xuất hiện ở tần số cao hơn 10X và chúng ta cũng muốn đo chúng. Trong hầu hết các trường hợp, chúng sẽ không gần nhau về tần số nên chúng ta không cần độ phân giải cao cho biểu đồ này. (Hãy nhớ R = Fmax/LOR và “R” nhỏ hơn là độ phân giải “cao hơn”)

Vì Fmax cao hơn, một số người thích thực hiện bài kiểm tra này theo đơn vị gia tốc. Hãy nhớ rằng gia tốc làm nổi bật tần số cao hơn.

ĐIỂM CHÍNH

  • Học sinh cần hiểu rằng không có một thiết lập nào có thể thu thập dữ liệu một cách hoàn hảo cho mọi máy.
  • Do đó, không nên chỉ sử dụng các thiết lập mặc định trong trình thu thập dữ liệu của bạn.
  • Cần phải đưa ra lựa chọn để thiết lập Fmax và LOR dựa trên kiến thức về tần số cưỡng bức của máy và các hỏng hóc mà người ta đang tìm kiếm.
  • Đôi khi cần phải thực hiện nhiều phép đo hơn để thu được những gì mình muốn nắm bắt.
  • Học sinh cần hiểu rằng đây là những quyết định quan trọng, nhưng các bạn không cần phải ghi nhớ bất kỳ chiến lược cụ thể nào.
  • Học sinh cần hiểu mối quan hệ giữa Fmax, LOR, R và T.

TÓM TẮT CÁC CÀI ĐẶT

Bảng dưới đây tóm tắt các thiết lập phổ biến có trong hầu hết các trình thu thập dữ liệu.

ĐIỂM CHÍNH

  • Hầu hết các máy đo/bộ thu thập dữ liệu rung động đều có các tùy chọn cấu hình tương tự nhau
  • Nếu những thiết lập này không được thiết lập đúng, dữ liệu của bạn có thể vô dụng và bạn có thể không bao giờ tìm thấy dữ liệu bạn cần thấy
  • Các thiết lập “mặc định” trong phần mềm của bạn không đầy đủ/phù hợp với nhu cầu của bạn

Chuyên viên phân tích CAT II:

  • Nên quen thuộc với từng cài đặt này
  • Nên biết mục đích của từng thiết lập
  • Nên biết các khuyến nghị chung về cài đặt nào cần sử dụng để giám sát theo kế hoạch thông thường (routines) của máy móc đơn giản
  • Sau này trong khóa học, bạn sẽ tìm hiểu thêm về các thiết lập cần sử dụng cho các bài kiểm tra đặc biệt như kiểm tra bump test.

Xem chương 02 ở link này

Tham khảo thêm khóa học phân tích rung động CAT II MOBIUS ở đây