A wavelet-analízis megértése

1. Definíció: Mi a wavelet-analízis?

Wavelet-elemzés egy fejlett jelfeldolgozási technika, amelyet az elemzésre használnak rezgés olyan jelek, ahol a frekvenciatartalom idővel változik. A hagyományos Gyors Fourier-transzformáció (FFT)A , amely leginkább stacionárius jelekhez (állandó frekvenciatartalmú jelekhez) alkalmazható, a wavelet-analízis hatékonyan képes rögzíteni és ábrázolni az átmeneti eseményeket, sokkokat és más nem stacionárius viselkedéseket.

Úgy működik, hogy egy jelet „wavelet”-eknek nevezett alapfüggvények halmazára bont. Minden wavelet egy rövid, oszcilláló, hullámszerű csomag, amely időben és frekvenciában is lokalizált. Ez a kettős lokalizáció adja a wavelet-elemzés erejét.

2. Wavelet-analízis vs. FFT

A wavelet-analízis értékének megértéséhez fontos megérteni az FFT korlátait:

• FFT (gyors Fourier-transzformáció): Az FFT megmondja, *milyen* frekvenciák vannak jelen egy jelben, de nem ad információt arról, hogy *mikor* fordultak elő. Egyszerre elemzi a teljes jelet, kiváló frekvenciafelbontást biztosítva, de nulla időfelbontással.
• Wavelet-elemzés: A wavelet-analízis megmutatja, *milyen* frekvenciák vannak jelen, és *mikor*. A jel „idő-frekvencia” térképét adja, amely megmutatja, hogyan fejlődik a spektrális tartalom az idő múlásával.

Képzeljünk el egy jelet, amely egy repedt fogaskerék fogából származó rövid „kattanást” tartalmaz. Az FFT ugyan mutathat kismértékű szélessávú energianövekedést, de a kattanás a teljes jelre átlagolódna. A wavelet-analízis azonban egy olyan grafikont eredményezne, amely egyértelműen mutatja a nagyfrekvenciás energia kitörését a kattanás pontos pillanatában.

3. A skalogram: idő-frekvencia térkép

A wavelet-analízis leggyakoribb kimenete egy skalogram (vagy egy hasonló idő-frekvencia diagram). Ez egy 2D-s színes térkép, ahol:

• Az X tengely az időt jelöli.
• Az Y tengely a gyakoriságot (vagy skálát) jelöli.
• A szín a rezgés amplitúdóját vagy energiáját jelöli az adott időpontban és frekvencián.

Ez a vizualizáció megkönnyíti az olyan átmeneti események észrevételét, amelyek egy szabványos FFT-spektrumban rejtve lennének. Például egy függőleges „forró” színű vonal egy skalogramon egy szélessávú eseményt (például egy becsapódást) jelez, amely egy adott időpillanatban történt.

4. Alkalmazások a rezgésdiagnosztikában

A wavelet-analízist jellemzően nem használják rutinszerű vizsgálatokhoz. rezgésmonitorozás de egy hatékony eszköz a fejlett diagnosztikához bizonyos helyzetekben:

• Sebességváltó elemzése: Kivételesen jól képes lokalizált hibák, például egyetlen repedt vagy törött fog észlelésére, amelyek minden fordulatnál különálló ütést keltenek.
• Csapágyhiba Elemzés: Használható egy gördülőelem lepattanó feletti elhaladása által okozott egyedi ütések észlelésére, különösen nagyon lassú sebességű gépekben, ahol a hagyományos... burkológörbe-elemzés kihívást jelenthet.
• Átmeneti esemény Elemzés: Ideális gépindításból, leállításból vagy más olyan folyamatokból származó jelek elemzésére, ahol a sebesség és a rezgési jellemzők folyamatosan változnak.
• Szerkezeti elemzés: Használható egy szerkezet ütésre adott válaszának elemzésére (ütésteszt), hogy megértsük a csillapítását és a természetes frekvenciáit.

Bár számítási szempontból intenzívebb, mint az FFT, a modern számítógépes szoftverek a wavelet-analízist elérhető és értékes eszközzé tették a komplex, nem stacionárius jelekkel foglalkozó haladó rezgéselemzők számára.

← Vissza a fő tartalomjegyzékhez