Signalfilterung verstehen

1. Definition: Was ist Signalfilterung?

Signalfilterung ist eine wichtige Signalverarbeitungstechnik, die in Schwingungsanalyse um unerwünschte Frequenzkomponenten aus einem Signal zu entfernen oder bestimmte Frequenzen von Interesse zu isolieren. Ein Filter ist im Wesentlichen eine elektronische Schaltung oder ein Softwarealgorithmus, der bestimmte Frequenzen „durchlässt“, während andere blockiert oder gedämpft werden.

Filterung wird häufig in der digitalen Schwingungsanalysatoren um sicherzustellen, dass die analysierten Daten sauber, genau und für die vorliegende Diagnoseaufgabe relevant sind.

2. Gängige Filtertypen in der Schwingungsanalyse

Bei der Signalverarbeitung werden vier grundlegende Filtertypen verwendet:

1. Tiefpassfilter: Lässt niedrige Frequenzen durch, blockiert jedoch hohe Frequenzen. Die Frequenz, bei der das Signal gedämpft wird, wird als „Grenzfrequenz“ bezeichnet.
2. Hochpassfilter: Das Gegenteil eines Tiefpassfilters. Es lässt hohe Frequenzen durch, blockiert jedoch niedrige Frequenzen.
3. Bandpassfilter: Lässt ein bestimmtes Band oder einen bestimmten Frequenzbereich durch und blockiert gleichzeitig sowohl niedrigere als auch höhere Frequenzen.
4. Bandsperrfilter (oder Notch-Filter): Das Gegenteil eines Bandpassfilters. Es blockiert ein bestimmtes Frequenzband, lässt aber alle anderen durch.

3. Wichtige Anwendungen der Filterung

Filter werden in einem Schwingungsanalysator auf verschiedene wichtige Arten verwendet:

a) Anti-Aliasing-Filter

Dies ist wohl die wichtigste Anwendung der Filterung. Die Anti-Aliasing-Filter ist ein steiler Tiefpassfilter, der auf das analoge Signal angewendet wird, *bevor* es digitalisiert wird. Sein Zweck besteht darin, alle Frequenzinhalte zu entfernen, die höher sind als die vom Benutzer für seine Messung ausgewählte Maximalfrequenz (Fmax).

Dies ist wichtig, um zu verhindern Aliasing, ein schwerwiegender Fehler bei der digitalen Signalverarbeitung, bei dem hohe Frequenzen „heruntergeklappt“ werden und sich als niedrige Frequenzen tarnen, was zu einem völlig falschen Ergebnis führt SpektrumDer Anti-Aliasing-Filter ist eine kritische Komponente, die die Integrität aller digitalen Schwingungsdaten gewährleistet.

b) Integration und Differenzierung

Die Vibration wird gemessen als Beschleunigung, Geschwindigkeit, oder Verschiebung. Während ein Beschleunigungsmesser ist der am häufigsten verwendete Sensor. Ein Analyst möchte die Daten häufig in Bezug auf die Geschwindigkeit anzeigen. Dazu muss der Analysator das Beschleunigungssignal integrieren. Dieser Integrationsprozess kann sehr niederfrequentes Rauschen (manchmal auch als „Skihang“-Effekt bezeichnet) stark verstärken. Ein Hochpassfilter entfernt dieses Rauschen vor der Integration, um ein sauberes, nutzbares Geschwindigkeits- oder Verschiebungsspektrum zu erzeugen.

C) Hüllkurvenanalyse (Demodulation)

Hüllkurvenanalyse, die primäre Technik zur Erkennung Lagerdefekte, basiert stark auf Filterung. Der Prozess umfasst:

1. Mit einem Bandpassfilter um ein Hochfrequenzband zu isolieren, in dem die Lageraufprallsignale vorhanden sind.
2. Verarbeiten dieses gefilterten Signals, um die Wiederholungsrate (die „Hüllkurve“) der Stöße zu extrahieren.
3. Analysieren Sie das Spektrum dieses Hüllkurvensignals, um die Lagerfehlerfrequenzen zu identifizieren.

Der Bandpassfilter ist entscheidend für die Entfernung der energiereichen, niederfrequenten Signale (wie Unwucht), die sonst die niederenergetischen Lagerdefektsignale überlagern würden.

d) Diagnosefilterung

Analysten können die Daten nach der Erfassung auch digital filtern, um die Diagnose zu erleichtern. Beispielsweise können sie einen Bandpassfilter verwenden, um die Schwingungen um eine bestimmte Zahnradfrequenz herum zu isolieren und so einen klareren Blick auf die Seitenbänder.

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