Memahami Sideband dalam Analisis Getaran

Definisi: Apa itu Sideband?

Pita samping adalah puncak frekuensi kecil yang muncul dalam spektrum FFT pada interval yang sama di kedua sisi frekuensi pusat yang lebih besar, yang dikenal sebagai frekuensi pembawaKehadiran sideband merupakan tanda pasti modulasi—kondisi di mana satu frekuensi "dicetak" ke frekuensi lain. Jarak pita samping sama dengan frekuensi sinyal modulasi. Pita samping merupakan salah satu alat diagnostik paling ampuh dan definitif dalam analisis getaran, terutama untuk deteksi kerusakan kotak roda gigi dan bantalan.

Bagaimana Sideband Dihasilkan?

Pita samping terbentuk ketika sinyal getaran primer (pembawa) mengalami perubahan amplitudo seiring waktu oleh sinyal kedua yang lebih lambat (modulator). Contoh klasiknya adalah gigi roda gigi yang rusak:

• The Frekuensi Mesh Roda Gigi (GMF) adalah frekuensi pembawa. Ini adalah frekuensi tinggi yang dihasilkan oleh penyatuan gigi roda gigi secara normal.
• Satu gigi yang retak pada roda gigi tersebut akan menghasilkan tumbukan sekali per putaran. Tumbukan ini memodulasi, atau mengubah amplitudo, sinyal GMF setiap kali gigi yang rusak tersebut terhubung.
• The kecepatan rotasi dari roda gigi adalah frekuensi modulasi.

Hasil dalam spektrum FFT adalah puncak besar pada GMF (pembawa) dengan puncak-puncak sideband yang lebih kecil di kedua sisinya, yang berjarak sesuai kecepatan putar roda gigi. Pola ini secara definitif membuktikan adanya kerusakan dan lokasinya pada roda gigi tersebut.

Rumusnya adalah: Frekuensi Sideband = Frekuensi Pembawa ± (n × Frekuensi Modulasi), dimana n=1, 2, 3…

Aplikasi Utama dalam Diagnostik Mesin

1. Diagnostik Gearbox

Ini adalah aplikasi utama untuk analisis sideband.

• Sideband di sekitar GMF: Jika sidebands berjarak pada kecepatan lari roda gigi muncul di sekitar GMF-nya, itu menunjukkan adanya kerusakan pada roda gigi tersebut (misalnya, gigi retak, gigi aus, atau eksentrisitas).
• Pita samping di sekitar harmonik GMF: Kesalahan parah sering kali akan menghasilkan pita samping di sekitar GMF 2x dan 3x juga.
• Frekuensi Gigi Berburu: Pada rangkaian roda gigi yang kompleks, pita samping non-integer yang spesifik dapat menunjukkan kerusakan yang hanya terjadi saat dua gigi tertentu pada roda gigi yang berbeda bersentuhan.

2. Diagnostik Bantalan Elemen Bergulir

Sideband juga penting untuk mengonfirmasi kerusakan bearing, khususnya kerusakan pada lintasan bagian dalam.

• Sebuah cacat pada balapan dalam berputar, dan saat bergerak masuk dan keluar dari zona beban bantalan, amplitudo benturan yang dihasilkannya akan berubah.
• Hal ini menyebabkan modulasi amplitudo pada frekuensi kesalahan balap dalam (BPFI).
• Spektrum yang dihasilkan menunjukkan puncak pada BPFI dengan sidebands diberi jarak 1x kecepatan putar porosMelihat pola ini merupakan indikator yang sangat meyakinkan akan adanya cacat ras dalam.

3. Diagnostik Motor Listrik

Masalah pada batang rotor pada motor induksi AC dapat menyebabkan munculnya pita samping di sekitar puncak kecepatan lari 1x. Pita samping ini berjarak di frekuensi pole pass, yang merupakan frekuensi slip motor dikalikan dengan jumlah kutub motor.

Pertimbangan Analisis

Untuk menggunakan analisis sideband secara efektif, data berkualitas tinggi sangat penting:

• Resolusi Tinggi: FFT beresolusi tinggi (misalnya, 3200 atau 6400 garis) diperlukan agar puncak-puncak pita samping dapat terlihat jelas dan jaraknya dapat diukur secara akurat. Dengan resolusi rendah, pita samping akan "tercampur" dengan puncak pembawa.

– Sedang tren: Jumlah dan amplitudo pita samping merupakan indikator yang baik untuk mengetahui tingkat keparahan patahan. Seiring memburuknya patahan, lebih banyak pita samping akan muncul, dan amplitudonya akan meningkat.

• Perbesar FFT: Fungsi pada penganalisa data ini memungkinkan analis untuk “memperbesar” rentang frekuensi tertentu dengan resolusi sangat tinggi untuk mengonfirmasi keberadaan dan jarak pita samping.

Ketika seorang analis menemukan pola sideband yang jelas, hal ini meningkatkan keyakinan diagnosis kesalahan dari “mungkin” menjadi “sangat mungkin”.

← Kembali ke Indeks Utama