Tehospektritiheyden ymmärtäminen
Tehospektritiheys (PSD) kuvataan, miten tärinä energia jakautuu taajuuden mukaan, ilmaistuna energiana taajuuskaistanleveyden yksikköä kohti - yksikköinä (m/s²)²/Hz kiihtyvyyden osalta tai (mm/s)²/Hz nopeuden osalta. Kun tavallinen amplitudispektri ilmoittaa kullakin taajuudella esiintyvän amplitudin, PSD ilmoittaa kunkin taajuuden teho hertsiä kohti kullakin taajuudella, normalisoituna analyysikaistanleveydellä. Tämä yksittäinen normalisointi antaa PSD:lle sen tärkeimmän ominaisuuden: se on riippumaton taajuusalueesta FFT resoluutio, jota käytetään sen laskemiseen, joten eri asetuksilla - tai eri laitteilla - otettuja spektrejä voidaan verrata suoraan ja oikeudenmukaisesti.
PSD on omiaan satunnainen värähtely, jossa energia leviää tasaisesti koko taajuusakselille eikä keskity muutamaan erilliseen huippuun. Se on luonnollinen kieli kohinan analysoinnissa, ympäristö- ja pätevyystestauksessa sekä kaikissa tehtävissä, joissa vaaditaan kaistanleveydestä riippumatonta spektrin kuvausta. Rutiininomaisessa koneiden vikojen etsinnässä tuttu amplitudispektri on sen sijaan yleensä kätevämpi vaihtoehto.
1. PSD vs. amplitudispektri
Nämä kaksi näyttöä vastaavat eri kysymyksiin, ja sen tietäminen, kumpaan näyttöön kannattaa tarttua, on puolet taidosta.
Amplitudispektri
- Näyttää tärinää amplitudi kullakin taajuudella arkipäiväisinä yksikköinä, kuten mm/s, m/s² tai mils.
- Näyttää terävät piikit erillisillä taajuuksilla - epätasapaino 1×:n taajuudella, laakerivikaäänet, hammaspyörän silmukat - mikä on juuri sitä, mitä diagnostiikassa tarvitaan.
- Sen huippuarvot riippuvat FFT-resoluution kaistanleveydestä, joten sama laite voi lukea eri asetuksilla eri tavalla.
- Standardinäyttö koneiden diagnostiikkaa varten.
Tehospektritiheys
- Näyttää värähtelytehon kaistanleveyden hertsiä kohden yksiköissä kuten (mm/s)²/Hz tai (m/s²)²/Hz.
- Edustaa pikemminkin energian jakautumista taajuuden mukaan kuin yksittäisten viivojen korkeutta.
- On riippumaton analyysikaistanleveydestä - sen ratkaiseva etu.
- Satunnaisvärähtelyn standardikuvaus.
Niiden välinen suhde
PSD = (amplitudi)² / Δf, jossa Δf on taajuusresoluutio (bin-leveys).
Amplitudin neliöiminen korostaa suurimpia komponentteja, ja jakaminen Δf:llä poistaa kaistanleveysriippuvuuden. Itse binäärin leveys määräytyy muunnoksen jänneväli- ja riviluvun mukaan, suhde a FFT-resoluutiolaskuri ja mikä selittää, miksi kapeampi Δf nostaa raa'an amplitudispektrin huippuja mutta jättää PSD:n ennalleen.
2. Missä PSD:tä käytetään
Sovellukset keskittyvät satunnaisuuden, laajakaistaisen energian ja vertailun tarpeen ympärille.
Satunnaisvärähtelyanalyysi
Tämä on ensisijainen käyttötarkoitus. Satunnaisprosessit - virtaus turbulenssi, tieliikennevirrat, seismiset liikkeet, akustinen heräte - tuottavat jatkuvia spektrejä, joissa ei ole erillisiä huippuja, ja PSD on asianmukainen tilastollinen kuvaus siitä, miten niiden energia leviää. Värähtelytestien määrittelyt kirjoitetaan PSD:nä juuri tästä syystä.
Laajakaistamelun karakterisointi
PSD kuvaa puhtaasti laajakaistaisia ilmiöitä: kavitaatio pumppujen melu, puhaltimien turbulenttivirtauksen aiheuttama melu, aerodynaaminen melu ja laakerivikojen aiheuttaman melun laajakaistaisuus, jota huippuarvoihin perustuva tarkastelu ei pysty tiivistämään.
Kaistanleveydestä riippumaton vertailu
Koska PSD on normalisoitu Δf:llä, sen avulla voit vertailla eri FFT-asetuksilla otettuja spektrejä, eri laitteista tai resoluutioista saatuja tietoja ja historiallisia tallenteita, jotka on kerätty analyysiparametreilla, joita kukaan ei ole dokumentoinut. PSD-arvot ovat suoraan vertailukelpoisia kaistanleveydestä riippumatta.
Ympäristö- ja pätevyystestaus
Tärinätesti-profiilit määritetään PSD:nä taajuuden suhteen, tärinäpöydän ohjaimet säätävät PSD-tavoitteeseen, ja tuotekelpoisuus- sekä isku- ja tärinänormit on laadittu samoilla termeillä - mikä tekee PSD:n tuntemuksen välttämättömäksi kaikille, jotka suorittavat tai tulkitsevat tällaisia testejä.
3. PSD:n laskeminen
Laskenta seuraa suoraan määritelmästä:
- Lasketaan värähtelysignaalin FFT.
- Neliöi jokainen amplitudiarvo.
- Jaetaan taajuusresoluutiolla Δf = Fmax ÷ rivien lukumäärä.
- Tuloksena on PSD (yksikköinä)²/Hz.
Yksiköt seuraavat taustalla olevaa parametria - kiihdytys PSD (m/s²)²/Hz tai g²/Hz, nopeus PSD in (mm/s)²/Hz tai (in/s)²/Hz, siirtyminen PSD (µm)²/Hz tai (mils)²/Hz - ja PSD:tä kuvaillaan hyvin usein logaritmisella (dB-suhteessa referenssiin) asteikolla sen laajan dynaamisen alueen kattamiseksi. Tarkka PSD riippuu myös asianmukaisesta ikkunointi ja aikatietojen keskiarvoistaminen, koska satunnaissignaalit on keskiarvoistettava useista tallenteista, jotta saadaan vakaa estimaatti.
4. PSD-kuvioiden tulkinta
PSD-käyrän muodolla on oma diagnostinen merkityksensä.
- Tasainen spektri (valkoinen kohina): vakio PSD eri taajuuksilla tarkoittaa, että energiaa on kaikkialla yhtä paljon hertsiä kohti - tämä on ihanteellisen laajakaistaisen satunnaisvärähtelyn tunnusmerkki ja useimpien satunnaisvärähtelytestien tavoiteprofiili.
- Kalteva spektri (värillinen kohina): PSD, joka vaihtelee taajuuden mukaan. Nouseva kaltevuus keskittää energiaa korkeille taajuuksille; laskeva kaltevuus keskittää sitä matalille taajuuksille, mikä on yleistä todellisissa koneissa.
- Huiput PSD:ssä: erilliset komponentit näkyvät edelleen yleisen tason yläpuolella olevina piikkeinä, ja resonanssit näkyvät kohonneina alueina, joten hallitsevat energiantuottajat pysyvät näkyvissä jopa laajakaistaisessa taustassa.
5. Suhde RMS- ja kokonaisenergiaan
PSD on suoraan yhteydessä yhden numeron vakavuusasteisiin, joihin insinöörit luottavat.
RMS = √[ ∫ PSD(f) df ]
PSD:n integrointi koko taajuusalueella antaa keskiarvon, ja sen neliöjuuri on kokonaisarvo. RMS - sama määrä työkalua kuin kokonaistärinätason laskuri on peräisin spektristä. Integroimalla kapeammalla taajuusalueella saadaan vain kyseisen taajuusalueen sisältämä energia, mikä on arvokasta arvioitaessa, kuinka paljon kukin taajuusalue vaikuttaa kokonaisuuteen. Tämä tilastollinen kehys on myös satunnaisvärähtelyn perusta. väsymys teoria: väsymiskestävyyden ennustaminen satunnaisessa kuormituksessa alkaa PSD:stä, koska se on väsymisaikojen laskuri havainnollistaa.
6. Edut ja milloin kannattaa valita PSD
PSD:n vahvuuksia on kolme. Päätöslauselman riippumattomuus avulla voidaan vertailla arvoja FFT-asetuksista riippumatta, jolloin analyysi voidaan standardoida eri laitteiden ja vuosien historiatietojen välillä. Energian edustus tarkoittaa, että käyrä kuvaa suoraan värähtelyenergian jakautumista, ja neliöinti korostaa luonnollisesti hallitsevia taajuuksia. Ja sen tilastollinen kehys perustuu satunnaisvärähtelyteoriaan, joka mahdollistaa todennäköisyysanalyysin ja väsymisen ennustamisen.
Valitse PSD, kun analysoit satunnaista värähtelyä tai kohinaa, kun vertaat eri kaistanleveyksillä kerättyjä tietoja, kun noudatat PSD:llä kirjoitettua testausmäärittelyä, kun kuvaat laajakaistaista prosessia tai kun analyysi perustuu pääasiassa energiaan. Käytä amplitudispektriä - tai siihen läheisesti liittyviä tekniikoita, kuten spektrianalyysi - koneiden rutiinidiagnostiikkaan, erillisten vikataajuuksien tunnistamiseen, tietyn komponentin kehityssuunnitteluun ja aina kun amplitudiarvo itsessään on merkityksellinen luku. Päivittäisessä kenttätasapainotuksessa ja kunnonvalvonnassa kannettavalla analysaattorilla, jollainen on esim. Balanset-1A, amplitudispektri ja 1 × amplitudi ja vaihe pysyvät työvälineinä; PSD tulee mukaan, kun kysymys siirtyy “mikä komponentti on viallinen?” kysymyksestä “miten laajakaistaisenergia jakautuu ja onko se vertailukelpoinen viime vuoden tietoihin?”.
Tehospektritiheys on satunnaisvärähtelyanalyysin kulmakivi ja ainoa rehellinen tapa antaa kaistanleveydestä riippumaton kuvaus spektristä. Rutiinidiagnostiikassa se on harvinaisempi kuin amplitudispektri, mutta se on välttämätön satunnaisvärähtelyssä, melun karakterisoinnissa, ympäristökokeissa ja kaikissa tilanteissa, joissa on tarpeen verrata eri analyysiparametreilla tai eri laitteilla mitattuja spektrejä.
