Signalų filtravimo supratimas
Signalų filtravimas yra esminis signalų apdorojimo metodas, naudojamas vibracijos analizė siekiant pašalinti nepageidaujamus dažnio komponentus iš signalo arba išskirti konkrečius dominančius dažnius. Filtras iš esmės yra elektroninė grandinė arba programinis algoritmas, leidžiantis tam tikriems dažniams „praeiti“, o kitus blokuojantis arba silpninantis. Tai viena iš tyliausių šios srities „darbininkių“: filtravimas nuolat vyksta kiekviename skaitmeniniame vibracijos analizatorius siekiant užtikrinti, kad analizuojami duomenys būtų švarūs, tikslūs ir atitiktų atliekamą diagnostinę užduotį.
1. Apibrėžimas: Kas yra signalo filtravimas?
Kiekvienas neapdorotas vibracijos matavimas yra norimų ir nepageidaujamų signalų mišinys – jutiklio triukšmo, konstrukcinių rezonansų, elektrinio šurmulio ir energijos iš tų dažnių diapazonų, kurie tiesiog nėra susiję su šiuo uždaviniu. Filtras apibrėžiamas pagal jo ribinis dažnis (taškas, kuriame jis pradeda silpnėti) ir jo roll-off (kiek staigiai jis silpnėja už to taško). Filtravimo menas – tai praleisti signalą, kuriame yra diagnostinė informacija, ir kartu pašalinti viską, kas galėtų ją užgožti. Jei tai padaryta gerai, filtras lieka nepastebimas; jei blogai – jis gali paslėpti būtent tą gedimą, kurio ieškote.
2. Įprasti filtrų tipai vibracijos analizėje
Signalų apdorojime naudojami keturi pagrindiniai filtrų tipai, ir kiekvienas iš jų atlieka tam tikrą funkciją analizatoriaus signalų grandinėje:
- Žemųjų dažnių filtras: leidžia praeiti žemoms dažnėms, bet sulaiko aukštas dažnės. Dažnis, kuriuo signalas pradeda silpnėti, yra ribinis dažnis.
- Aukšto dažnio filtras: žemo dažnio filtro priešingybė — jis praleidžia aukštus dažnius ir sulaiko žemuosius.
- Juostinio pralaidumo filtras: leidžia praleisti tam tikrą dažnių juostą ar diapazoną, tuo pačiu blokuodamas tiek žemesnius, tiek aukštesnius dažnius. Iš esmės tai yra kartu veikiantis aukšto dažnio ir žemo dažnio filtras.
- Band-Stop (or Notch) Filter: Tai juostinio filtro priešingybė – jis blokuoja siaurą dažnių juostą, o visus kitus dažnius praleidžia. Notch filtras yra geriausias pasirinkimas, norint pašalinti vieną trukdantį toną, pavyzdžiui, elektros tinklo dažnio trukdžius.
3. Pagrindiniai filtravimo taikymai
Filtrai vibracijos analizatoriuje naudojami keliais svarbiais būdais:
a) Anti-aliasing filtrai
Tai, ko gero, yra svarbiausias filtravimo taikymo atvejis. Anti-aliasingo filtras – tai staigaus nuolydžio žemų dažnių filtras, taikomas analoginiam signalui prieš jis yra skaitmenizuotas. Jo tikslas – pašalinti visą dažnių spektrą, viršijantį didžiausią dažnį (Fmax), kurį vartotojas pasirinko matavimui.
Tai būtina siekiant užkirsti kelią Aliasingas, rimta skaitmeninio signalų apdorojimo klaida, kai aukšti dažniai „susilieją“ ir pasirodo kaip žemesni, dėl to susidaro visiškai neteisingas spektras iš kitais atžvilgiais kokybiškų duomenų. Kadangi aliasingo reiškinio negalima pašalinti po to, kai duomenys jau yra diskretizuoti – netikri smailės yra neatskiriamos nuo tikrųjų – anti-aliasingo filtras turi veikti analoginėje srityje, prieš pat keitiklį. Tai vienintelis komponentas, užtikrinantis visų skaitmeninių vibracijos duomenų vientisumą.
b) Integracija ir diferenciacija
Vibracija matuojama kaip pagreitis, greitis arba poslinkis. Nors akselerometras Nors tai yra labiausiai paplitęs jutiklis, analitikas dažnai nori peržiūrėti duomenis greičio atžvilgiu, o tam paprastai reikia, kad analizatorius integruotų pagreičio signalą. Integravimas smarkiai sustiprina labai žemo dažnio triukšmą – tą gerai žinomą „slidinėjimo trasos“ kreivę, kuri staigiai kyla link nulio hercų. Aukšto dažnio filtras pašalina šį triukšmą prieš integravimą, kad būtų gautas švarus ir tinkamas naudoti greičio arba poslinkio spektras. Atvirkštinė operacija – diferencijavimas – veikia priešingai ir vietoj to sustiprina aukšto dažnio triukšmą.
c) Apgaubos analizė (demoduliacija)
Gaubtinės analizė, pagrindinis nustatymo metodas guolių defektai, labai priklauso nuo filtravimo. Procesas apima:
- Naudojant juostinio pralaidumo filtras išskirti aukšto dažnio juostą, kurioje yra azimuto smūgio signalai ir bet koks jų sukeliamas konstrukcijos rezonansas.
- Šio filtruoto signalo apdorojimas demoduliacijos būdu, siekiant nustatyti smūgių pasikartojimo dažnį (t. y. „apvalkalą“).
- Šio apgaubiančiojo signalo spektro analizė, siekiant nustatyti pagrindinius gedimo dažnius.
Juostinis filtras čia yra itin svarbus, kad būtų pašalinti didelės energijos žemo dažnio signalai – pavyzdžiui, disbalansas esant darbinio greičio sąlygomis – kurie priešingu atveju užgožtų silpnus, mažos energijos guolio gedimo signalus dar gerokai prieš jiems pasiekiant pavojingą lygį.
d) Diagnostinis filtravimas
Analitikai taip pat gali taikyti skaitmeninius filtrus surinktiems duomenims, siekdami palengvinti diagnozavimą. Pavyzdžiui, juostinis filtras gali išskirti vibraciją tam tikro dažnio krumpliaračių susikabinimo dažnis norint geriau įsižiūrėti į šoninės juostos kurios rodo besiformuojantį pavarų gedimą. Greičio sekimo filtras atlieka panašią funkciją kintamo greičio mašinose, fiksuodamas pasirinktą veikimo greičio kartotį, kai šis kinta.
4. Filtravimas lauko balansavimo metu
Filtravimas yra ne tik diagnostikos pagalba — jis yra esminis lauko balansavimas. Norint subalansuoti rotorių, prietaisas turi išskirti tik vibraciją, atitinkančią tiksliai 1× darbinį greitį, ir atmesti viską kitą. Nešiojamas dviejų kanalų analizatorius, pavyzdžiui, Balanset-1A naudoja sinchroninį sekimo filtrą, susietą su vieną kartą per apsisukimą siunčiamu impulsu iš savo tachometras, siekiant išmatuoti 1× amplitudę ir fazė aiškiai net ir esant dideliam plačiajuosčio dažnio triukšmui. Be šio filtravimo mažas, pasikartojantis 1× vektorius, reikalingas korekcijos svorio apskaičiavimui, pasimestų aplinkiniame triukšme.
5. Klaidos ir gerosios praktikos pavyzdžiai
- Įrodymų atmetimas: Per daug agresyvus žemų dažnių filtro nustatymas gali pašalinti aukštų dažnių signalą, kuriame slypi pirmieji guolio gedimo požymiai. Pasirinkite Fmax vertę, atitinkančią gedimą, kurį norite aptikti.
- Fazės iškraipymas: filtrai keičia signalo fazę netoli savo ribinės dažnio vertės. Ten, kur fazė yra svarbi — balansavimas, orbita grafikai — būtinas filtras, pasižymintis stabilia, linijine fazine charakteristika.
- Pamiršus grupę: atliekant amplitudės spektro analizę, pasirinkus juostinio filtro centrą, kuris neapima rezonanso, kuriame sutelkta didžiausia energija, gaunamas lygus, bet nenaudingas amplitudės spektras.
