Zrozumienie filtrowania sygnału

1. Definicja: Czym jest filtrowanie sygnału?

Filtrowanie sygnału jest kluczową techniką przetwarzania sygnałów stosowaną w analiza drgań Aby usunąć niepożądane składowe częstotliwości z sygnału lub wyizolować określone, interesujące częstotliwości. Filtr to zasadniczo układ elektroniczny lub algorytm programowy, który pozwala pewnym częstotliwościom „przejść”, jednocześnie blokując lub tłumiąc inne.

Filtrowanie jest szeroko stosowane w systemach cyfrowych analizatory drgań aby mieć pewność, że analizowane dane są czyste, dokładne i istotne dla danego zadania diagnostycznego.

2. Typowe typy filtrów w analizie drgań

W przetwarzaniu sygnałów stosuje się cztery podstawowe typy filtrów:

1. Filtr dolnoprzepustowy: Przepuszcza niskie częstotliwości, ale blokuje wysokie. Częstotliwość, przy której sygnał zaczyna być tłumiony, nazywana jest „częstotliwością odcięcia”.
2. Filtr górnoprzepustowy: Przeciwieństwo filtra dolnoprzepustowego. Przepuszcza wysokie częstotliwości, ale blokuje niskie.
3. Filtr pasmowo-przepustowy: Umożliwia przepuszczanie określonego pasma lub zakresu częstotliwości, blokując jednocześnie niższe i wyższe częstotliwości.
4. Filtr pasmowo-zaporowy (lub filtr wycinający): Przeciwieństwo filtra pasmowo-przepustowego. Blokuje określone pasmo częstotliwości, jednocześnie przepuszczając wszystkie inne.

3. Kluczowe zastosowania filtrowania

Filtry są wykorzystywane w kilku istotnych celach w analizatorach drgań:

a) Filtry antyaliasingowe

Można śmiało powiedzieć, że jest to najważniejsze zastosowanie filtrowania. filtr antyaliasingowy to stromy filtr dolnoprzepustowy, który jest stosowany do sygnału analogowego *przed* jego digitalizacją. Jego celem jest usunięcie wszystkich częstotliwości wyższych niż częstotliwość maksymalna (Fmax) wybrana przez użytkownika do pomiaru.

Jest to niezbędne, aby zapobiec aliasingpoważny błąd cyfrowego przetwarzania sygnału, w którym wysokie częstotliwości „spadają” i maskują się jako niskie częstotliwości, co prowadzi do całkowicie nieprawidłowego widmoFiltr antyaliasingowy jest kluczowym elementem zapewniającym integralność wszystkich cyfrowych danych o drganiach.

b) Integracja i różnicowanie

Wibracje mierzy się jako przyśpieszenie, prędkość, Lub przemieszczenie. Podczas gdy akcelerometr Ponieważ jest to najpopularniejszy czujnik, analityk często chce analizować dane w kategoriach prędkości. Aby to zrobić, analizator musi zintegrować sygnał przyspieszenia. Ten proces integracji może znacznie wzmocnić szum o bardzo niskiej częstotliwości (czasami nazywany efektem „stoku narciarskiego”). Filtr górnoprzepustowy służy do usunięcia tego szumu przed całkowaniem, co pozwala uzyskać czyste, użyteczne widmo prędkości lub przemieszczenia.

C) Analiza koperty (Demodulacja)

Analiza otoczki, podstawowa technika wykrywania wady łożysk, w dużej mierze opiera się na filtrowaniu. Proces obejmuje:

1. Korzystanie z filtr pasmowo-przepustowy w celu wyizolowania pasma wysokiej częstotliwości, w którym występują sygnały uderzenia łożyska.
2. Przetwarzanie tego przefiltrowanego sygnału w celu wyodrębnienia częstotliwości powtarzania („obwiedni”) uderzeń.
3. Analiza widma sygnału obwiedni w celu zidentyfikowania częstotliwości uszkodzeń łożysk.

Filtr pasmowo-przepustowy jest niezbędny do usuwania sygnałów o wysokiej energii i niskiej częstotliwości (takich jak sygnały niezrównoważone), które w przeciwnym razie zagłuszałyby sygnały o niskiej energii pochodzące z uszkodzeń łożysk.

d) Filtrowanie diagnostyczne

Analitycy mogą również zastosować filtry cyfrowe do danych po ich zebraniu, aby ułatwić diagnozę. Na przykład, mogą użyć filtra pasmowo-przepustowego, aby wyizolować drgania wokół określonej częstotliwości zazębienia, co pozwoli uzyskać wyraźniejszy obraz. wstęgi boczne.

← Powrót do indeksu głównego