Wavelet analizės supratimas

1. Apibrėžimas: Kas yra bangelių analizė?

Bangelių analizė yra pažangi signalų apdorojimo technika, naudojama analizuoti vibracija signalai, kurių dažnio turinys laikui bėgant kinta. Kitaip nei tradiciniai Greitoji Furjė transformacija (FFT), kuri geriausiai tinka stacionariems signalams (signalams su pastoviu dažnio turiniu), bangelių analizė gali efektyviai užfiksuoti ir atvaizduoti trumpalaikius įvykius, sukrėtimus ir kitą nestacionarų elgesį.

Jis veikia skaidydamas signalą į bazinių funkcijų, vadinamų „bangelėmis“, rinkinį. Kiekviena bangelė yra trumpas, svyruojantis, bangos formos paketas, lokalizuotas tiek laike, tiek dažnyje. Ši dviguba lokalizacija suteikia bangelių analizei jos galią.

2. Bangelių analizės ir FFT palyginimas

Norint suprasti bangelių analizės vertę, svarbu suprasti FFT apribojimus:

• FFT (greitoji Furjė transformacija): FFT nurodo, *kokie* dažniai yra signale, bet nesuteikia jokios informacijos apie tai, *kada* jie atsirado. Jis analizuoja visą signalą vienu metu, užtikrindamas puikią dažnio skiriamąją gebą, bet nulinę laiko skiriamąją gebą.
• Bangelių analizė: Bangelių analizė parodo, *kokie* dažniai yra ir *kada* jie yra. Ji pateikia signalo „laiko ir dažnio“ žemėlapį, rodantį, kaip spektrinis turinys kinta laikui bėgant.

Įsivaizduokite signalą, kuriame yra trumpas „spragtelėjimo“ įvykis nuo įtrūkusio krumpliaračio danties. FFT gali parodyti nedidelį plačiajuosčio ryšio energijos padidėjimą, tačiau spragtelėjimas būtų vidurkinamas visame signale. Tačiau bangelių analizė pateiktų grafiką, aiškiai rodantį aukšto dažnio energijos pliūpsnį tiksliai tuo metu, kai įvyko spragtelėjimas.

3. Skalograma: laiko ir dažnio žemėlapis

Dažniausias bangelių analizės rezultatas yra skalograma (arba panašus laiko ir dažnio grafikas). Tai yra 2D spalvų žemėlapis, kuriame:

• X ašis žymi laiką.
• Y ašis žymi dažnį (arba skalę).
• Spalva rodo vibracijos amplitudę arba energiją tuo konkrečiu laiku ir dažniu.

Ši vizualizacija leidžia lengvai pastebėti trumpalaikius įvykius, kurie būtų paslėpti standartiniame FFT spektre. Pavyzdžiui, vertikali „karštos“ spalvos linija skalogramoje rodo plataus masto įvykį (pvz., smūgį), įvykusį konkrečiu laiko momentu.

4. Taikymas vibracijos diagnostikoje

Wavelet analizė paprastai nenaudojama įprastiems tyrimams. vibracijos stebėjimas tačiau tai yra galinga pažangios diagnostikos priemonė konkrečiose situacijose:

• Pavarų dėžės analizė: Jis itin gerai aptinka lokalizuotus defektus, tokius kaip vienas įtrūkęs ar nulūžęs dantis, kuris kiekvieno apsisukimo metu sukelia skirtingą smūgį.
• Guolio defektas Analizė: Jis gali būti naudojamas aptikti atskirus smūgius, kuriuos sukelia riedantis elementas, einantis per atplaišą, ypač labai lėto greičio mašinose, kuriose naudojami tradiciniai apvalkalo analizė gali būti sudėtinga.
• Trumpalaikis įvykis Analizė: Jis idealiai tinka analizuoti signalus, gaunamus mašinos paleidimo, išjungimo ar kitų procesų metu, kai greitis ir vibracijos charakteristikos nuolat kinta.
• Struktūrinė analizė: Jis gali būti naudojamas konstrukcijos reakcijai į smūgį analizuoti (smūgio bandymas), siekiant suprasti jos slopinimą ir natūralius dažnius.

Nors skaičiavimo požiūriu ji yra intensyvesnė nei FFT, šiuolaikinė kompiuterinė programinė įranga pavertė bangelių analizę prieinamu ir vertingu įrankiu pažangiems vibracijos analitikams, dirbantiems su sudėtingais, nestacionariais signalais.

← Atgal į pagrindinį rodyklę