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. .彼らの存在は、その決定的なサインである。 変調 - サイドバンドの間隔は変調信号の周波数に等しい。サイドバンドは、その間隔が原因となっている回転エレメントを直接指し示すため、次のような最も強力で決定的な診断パターンのひとつとなる。 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 モジュレーターが故障部品の1回転に1回のリズムであるのに対し、モジュレーターは正常な動作で発生するリズムである。このパターンを認識することが、確実な診断と推測を分けるのである。.
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）が、第二の遅い信号（変調器）によって、その振幅が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す：
- について ギアメッシュ周波数（GMF） はキャリアである。これはギヤの歯の通常の噛み合いによって発生する高周波数である。.
- 歯車にひびが入ると、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、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、そのギヤの走行速度で間隔を置いたサイドバンドが現れたら、それはそのギヤに欠陥があることを示している。 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。 ハーモニック.
- 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。 ベアリング断層, 特に内輪の欠陥：
- 欠陥 内なる人種 シャフトと一緒に回転し、ベアリングの負荷領域から出たり入ったりすることで、発生する衝撃の振幅が上下する。.
- これにより、インナーレース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。. .このパターンを見ることは、内面的な人種的欠陥を示す非常に信頼性の高い指標である。 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 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、マシンからマシンへと持ち運べるポータブル・スペクトラムアナライザーを使って、これらのパターンをキャプチャする。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 歯やレースの不具合よりも、この器具の方がより良い。 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、明確で対称的なサイドバンドパターンを見つけた場合、その信頼性は、次のようになる。 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。.
