Sivukaistojen ymmärtäminen värähtelyanalyysissä
Sivunauhat ovat pieniä taajuushuippuja, jotka esiintyvät FFT-spektri tasaisin välimatkoin suuremman keskimmäisen huipun molemmin puolin, joka tunnetaan nimellä kantoaaltotaajuus. Heidän läsnäolonsa on selvä merkki siitä, että modulaatio — tila, jossa yksi signaali ”painuu” toisen päälle — ja sivukaistojen välinen etäisyys on yhtä suuri kuin moduloivan signaalin taajuus. Koska tämä etäisyys viittaa suoraan syylliseen pyörivään osaan, sivukaistat kuuluvat tehokkaimpiin ja luotettavimpiin diagnostisiin tunnuskuvioihin värähtelyanalyysi, erityisesti vaihteisto ja laakeri vian havaitseminen.
1. Mitä sivukaistat ovat: Modulaatio taajuusspektrissä
Modulaatio on radiosta tuttu käsite, ja vaihteistossa toimiva mekanismi on sama. Tasaisen korkeataajuisen äänen (kantoaallon) voimakkuutta muutetaan hitaammin toistuvalla ilmiöllä (modulaattorilla); taajuusspektrissä tämä vaihtelu ei hämärtä kantoaallon huippua, vaan jakaa energian symmetrisiksi sivuhuippuiksi. Kantoaalto itsessään on yleensä pakotettu värähtely joka syntyy normaalin toiminnan aikana, kun taas modulaattori on viallisen komponentin kerran kierrosta kohti toistuva rytmi. Juuri tämän kuvion tunnistaminen erottaa varmistuneen diagnoosin arvailusta.
2. Sivukaistojen muodostuminen
Sivukaistat syntyvät, kun toisen, hitaamman signaalin – modulaattorin – vaikutuksesta päävärähtelysignaalin – kantoaallon – amplitudi muuttuu ajan kuluessa. Klassinen esimerkki on viallinen hammaspyörän hammas:
- The Vaihteiden kytkentätaajuus (GMF) on kantotaajuus. Kyseessä on korkea taajuus, joka syntyy hammaspyörien hampaiden normaalista kytkeytyessä toisiinsa.
- Yksi halkeillut hammas kyseisessä hammaspyörässä aiheuttaa iskun kerran kierrosta kohti. Aina kun viallinen hammas osuu hammaspyörään, tämä isku muokkaa – eli muuttaa amplitudia – GMF-signaalissa.
- The pyörimisnopeus vaihteiston taajuus on siis säätötaajuus.
FFT-spektrin tuloksena näkyy suuri piikki GMF:llä (kantoaallolla), jota reunustavat pienemmät sivukaistapiikit, joiden väli vastaa hammaspyörän pyörimisnopeutta. Tämä kuvio osoittaa paitsi vian olemassaolon myös sen, että vika sijaitsee juuri kyseisessä hammaspyörässä. Suhde voidaan ilmaista yksinkertaisella kaavalla:
Sivukaistan taajuus = kantoaallon taajuus ± (n × modulointitaajuus), jossa n = 1, 2, 3 ....
Kantotaajuuden ylä- ja alapuolella sijaitsevat piikkien ryhmät muodostavat siten tasavälein sijoittuneen kammion, ja laskemalla välin hertseinä – ja muuntamalla sen sitten kierroksiksi minuutissa – analyytikko saa tarkasti selville, mikä akseli toimii virheellisesti.
3. Tärkeimmät sovellukset koneiden vianmäärityksessä
Vaihteiston vianmääritys
Tämä on sivukaista-analyysin ensisijainen sovellus.
- Sivukaistat GMF:n ympärillä: jos hammaspyörän GMF:n ympärille ilmestyy sivukaistoja, joiden väli vastaa hammaspyörän pyörimisnopeutta, ne viittaavat kyseisen hammaspyörän vikaan – murtuneeseen hampaan, kuluneeseen hampaan tai eksentrisyys.
- GMF:n harmonisten ympärillä olevat sivukaistat: vakavat virheet aiheuttavat usein sivukaistoja myös 2×- ja 3×-GMF:n ympärille, joten kammion kuvio toistuu kunkin harmoninen.
- Metsästyshampaiden esiintymistiheys: monimutkaisissa hammaspyörästöissä tietyt ei-kokonaislukuiset sivukaistat metsästyshampaiden esiintymistiheys pystyy paikantamaan vian, joka ilmenee vain silloin, kun kahden eri hammaspyörän kaksi tiettyä hammasta koskettavat toisiaan.
Rullalaakereiden vianmääritys
Sivukaistat ovat myös ratkaisevan tärkeitä vahvistettaessa laakeriviat, etenkin saman rodun sisäiset puutteet:
- Vika sisäinen rotu pyörii akselin mukana, ja kun se liikkuu laakerin kuormitusalueelle ja sieltä pois, sen aiheuttamien iskujen amplitudi kasvaa ja pienenee.
- Tämä aiheuttaa sisäradan vian taajuuden amplitudimodulaation, BPFI.
- Tuloksena oleva spektri osoittaa piikkiä BPFI:n kohdalla, jossa sivukaistat, joiden väli on 1× akselin pyörimisnopeus. Tämän ilmiön havaitseminen on erittäin luotettava merkki rodun sisäisestä viasta — ja se on yksi syy verhokäyräanalyysi on niin tehokas näiden signaalien demoduloinnissa.
Sähkömoottorien vianmääritys
Vaihtovirtamoottorin roottoritankojen ongelmat voivat aiheuttaa sivunauhojen ilmestymistä 1x käyntinopeushuipun ympärille. Nämä sivunauhat ovat erillään napojen ohitustaajuus - the... liukumataajuus moottorin teho kerrottuna moottorin napojen lukumäärällä — ja ovat tyypillinen merkki rikkoutuneet roottorin sauvat.
4. Analyysin huomioitavat seikat
Sivukaista-analyysin tehokkaaseen käyttöön tarvitaan korkealaatuista dataa:
- Korkea resoluutio: tarvitaan korkean resoluution FFT (esimerkiksi 3200 tai 6400 linjaa), jotta sivukaistojen huiput näkyvät selvästi ja niiden välinen etäisyys voidaan mitata tarkasti. Alhaisella resoluutiolla sivukaistat ”hämärtyvät” yhteen kantoaallon huipun kanssa. Linjamäärän, mittausalueen ja resoluution välistä suhdetta voidaan tarkistaa FFT-resoluutiolaskuri.
- Trendikäs: sivukaistojen lukumäärä ja amplitudi ovat hyvä osoitus vian vakavuudesta. Vian pahentuessa sivukaistoja ilmestyy lisää ja niiden amplitudi kasvaa, joten niiden kirjaaminen ajan kuluessa trendianalyysi seuraa tilan heikkenemistä.
- Zoomaus FFT: ... Zoomaus FFT Analyysilaitteen tämän toiminnon avulla analyytikko voi suurentaa kapean taajuusalueen erittäin tarkalla resoluutiolla sivukaistojen esiintymisen ja välien varmistamiseksi.
5. Välien tulkinta: mallista diagnoosiin
Sivukaistaperheen diagnoosikyky perustuu sen matemaattisiin ominaisuuksiin. Koska taajuusväli on yhtä suuri kuin modulaatiotaajuus, analysoija voi jäljittää vian lähteen hammaslistan avulla: taajuusväli, joka vastaa 1× akselin pyörimisnopeutta, viittaa kyseiseen akseliin; taajuusväli, joka vastaa liukua kuvaavaa napakäyntitaajuutta, viittaa moottorin sähköiseen kuntoon; ei-kokonaislukumainen taajuusväli viittaa tiettyyn hammasparin yhdistelmään. Hammaspyörän kytkentätaajuuden ja sen odotetun sivukaistarakenteen mittaaminen etukäteen — esimerkiksi erityisellä hammaspyörien hammasvälin taajuuslaskuri — antaa analyytikolle mahdollisuuden ennustaa tarkasti, mistä kohtaa kannattaa aloittaa tarkastelu ennen spektrin avaamista.
Kenttäolosuhteissa nämä signaalikuvioinnit tallennetaan kannettavalla spektrianalysaattorilla, jota kuljetetaan koneelta toiselle. Tällainen laite, kuten Balanset-1A mittaa käynnissä olevan koneen tärinäspektrin riittävän tarkalla resoluutiolla, jotta hammaspyörän kosketus- tai laakerivian taajuuden ympärillä oleva sivukaistakampaus erottuu selvästi, jolloin insinööri voi vahvistaa diagnoosin paikan päällä; ja kun sama mittaus paljastaa, että pääasiallinen ongelma on yksinkertainen epätasapaino sen sijaan, että se osuisi hampaan tai luun epämuodostumaan, instrumentti suuntautuu suoraan kenttätasapainotus korjata se.
Kun analyytikko havaitsee selkeän, symmetrisen sivukaistakuvion odotetulla etäisyydellä, luottamus diagnoosi nousee ”mahdollisesta” ”erittäin todennäköiseksi” — ja juuri tästä syystä sivukaistoja pidetään yhtenä alan luotettavimmista tunnistusmerkkeistä.
