振動解析におけるサイドバンドの理解
サイドバンド に現れる小さな周波数ピークである。 FFTスペクトル として知られる中央の大きなピークの両側に等間隔で並んでいる。 搬送周波数その存在は、決定的なサインである。 変調 — これは1つの信号が別の信号に「重畳」される状態であり、サイドバンド同士の間隔は変調信号の周波数に等しい。この間隔は原因となっている回転部品を直接示すため、サイドバンドは次の分野において最も強力で決定的な診断パターンのひとつである 振動解析, 特に ギアボックス そして ベアリング 故障検出。
1.サイドバンドとは何かスペクトルにおける変調
変調はラジオでおなじみの考え方で、ギアボックスのメカニズムも同じだ。安定した高周波数トーン（キャリア）は、より遅い繰り返しイベント（モジュレーター）によってその強度が変化する。スペクトラムでは、この変化はキャリアのピークをぼかすことはなく、エネルギーを対称的なサテライトピークに分割する。キャリア自体は通常 強制振動 モジュレーターは故障部品の1回転に1回のリズムであるのに対し、キャリアは正常な動作で発生する高周波信号である。
2.サイドバンドの生成方法
サイドバンドは、第一の振動信号（キャリア）の振幅が、第二の遅い信号（変調器）によって時間と共に変化するときに発生する。典型的な例は、欠陥のある歯車の歯である。
- について ギアメッシュ周波数（GMF） はキャリアである。これはギアの歯の通常の噛み合いによって発生する高周波である。
- その歯車にひびが入った歯が1本あると、1回転に1回の衝撃が発生する。不具合のある歯が噛み合うたびに、その衝撃がGMF信号を変調させ、振幅を変化させる。
- について 回転速度 したがって、それがギアの変調周波数となる。
FFTスペクトルの結果は、GMF（キャリア）に大きなピークがあり、ギアの回転速度に間隔をおいて小さなサイドバンドピークが並んでいる。このパターンは、故障が存在するだけでなく、その故障が特定のギアにあることを証明します。この関係は簡単な式で表されます：
サイドバンド周波数 = 搬送周波数 ± (n × 変調周波数), ここで n = 1, 2, 3 ... 。
したがって、キャリアの上下にあるピークのファミリーは、等間隔に並んだ櫛形を形成し、その間隔をヘルツ単位で数え、それを回転数に変換することで、どのシャフトに異常があるかを正確に分析することができる。.
3.機械診断における主なアプリケーション
ギアボックス診断
これはサイドバンド解析の主な用途です。
- GMF 周辺のサイドバンド: あるギヤのGMFの周りに、そのギヤの回転速度で間隔を置いたサイドバンドが現れた場合、それはそのギヤに欠陥（ひび割れた歯、摩耗した歯、あるいは 偏心.
- GMFの高調波周辺のサイドバンド: 重度の故障は、2×GMFと3×GMFの周辺でもサイドバンドを発生させることが多い。 高調波.
- 狩猟歯の頻度: 複雑なギアセットでは、特定の非整数のサイドバンドが発生する。 狩猟歯周波数 は、異なる歯車の特定の歯同士が接触したときにのみ発生する故障を特定することができる。
転がり軸受診断
サイドバンドもまた、確認するために重要である。 軸受欠陥, 特に内輪の欠陥：
- 欠陥 内輪 はシャフトと一緒に回転し、ベアリングの負荷領域に出入りすることで、発生する衝撃の振幅が上下する。
- これにより、内輪故障周波数の振幅変調が生じる。 BPFI.
- 得られたスペクトルはBPFIでピークを示し、 シャフトの回転速度の1倍の間隔でサイドバンドを配置する。このパターンが見られることは、内輪欠陥の非常に信頼性の高い指標であり、 エンベロープ分析 はこれらの信号を復調するのに非常に効果的なのだ。.
電気モーター診断
交流誘導電動機のローターバーに問題が発生すると、1倍速運転時のピーク付近にサイドバンドが現れることがあります。これらのサイドバンドは、 極通過周波数 - その スリップ周波数 （モーターの回転速度にモーターの極数を掛けたもの）であり、次の典型的な特徴である 破損したローターバー.
4.分析の考察
サイドバンド解析を効果的に使用するには、高品質のデータが不可欠です。
- 高解像度： サイドバンドのピークを明瞭に確認し、その間隔を正確に測定するには、高分解能のFFT（例えば3200本または6400本）が必要である。低分解能の場合、サイドバンドはキャリアピークと一緒に “スミア ”される。ライン数、スパン、分解能の関係は FFT分解能計算機.
- トレンド: サイドバンドの数と振幅は、故障の深刻度を示す良い指標となる。故障が悪化するにつれて、より多くのサイドバンドが現れ、その振幅は大きくなる。 トレンド分析 は劣化を追跡する。.
- ズームFFT: その ズームFFT の機能により、分析者は狭い周波数範囲を非常に高い分解能で拡大し、サイドバンドの存在と間隔を確認することができる。.
5.間隔を読む：パターンから診断へ
サイドバンドファミリーの診断力はその演算にある。間隔が変調周波数に等しいため、分析者は櫛歯から犯人まで逆算することができます。1×シャフト速度での間隔はそのシャフトを、スリップに関連するポールパス周波数での間隔はモーターの電気的状態を、非整数の間隔は特定の歯のペアを意味します。ギヤメッシュの周波数と予想されるサイドバンド構造を事前に測定することで、例えば、専用のギヤメッシュ測定器で、ギヤメッシュの周波数と予想されるサイドバンド構造を事前に測定することができます。 ギアメッシュ周波数計算機 - アナリストは、スペクトラムを開く前に、どこを見るべきかを正確に予測することができる。.
現場では、これらのパターンは機械から機械へと持ち運べるポータブル・スペクトラムアナライザーで捉えられる。例えば バランセット-1A 走行中の機械の振動スペクトルを、ギアメッシュやベアリングの故障周波数付近のサイドバンドコムを分解するのに十分な高分解能で測定し、エンジニアが現場で診断を確認することができます。 アンバランス 歯やレースの欠陥ではなく単純な フィールドバランシング を修正する。.
アナリストが予想される間隔で明確な対称サイドバンドパターンを見つけた場合、 診断 サイドバンドがこの分野で最も信頼できる指紋のひとつとして扱われているのは、まさにこのためである。.
