Dải biên trong phân tích rung động là gì? • Máy cân bằng di động, máy phân tích rung động "Balanset" dùng để cân bằng động máy nghiền, quạt, máy nghiền, máy khoan trên máy gặt đập liên hợp, trục, máy ly tâm, tua bin và nhiều loại rôto khác Dải biên trong phân tích rung động là gì? • Máy cân bằng di động, máy phân tích rung động "Balanset" dùng để cân bằng động máy nghiền, quạt, máy nghiền, máy khoan trên máy gặt đập liên hợp, trục, máy ly tâm, tua bin và nhiều loại rôto khác

Hiểu về dải bên trong phân tích rung động

Định nghĩa: Dải bên là gì?

Dải bên là các đỉnh tần số nhỏ xuất hiện trong phổ FFT ở các khoảng bằng nhau ở cả hai bên của tần số trung tâm lớn hơn, được gọi là tần số sóng mang. Sự hiện diện của các dải bên là một dấu hiệu chắc chắn của điều chế—một tình trạng trong đó một tần số được “ghi đè” lên một tần số khác. Khoảng cách giữa các dải biên bằng với tần số của tín hiệu điều chế. Dải biên là một trong những công cụ chẩn đoán mạnh mẽ và chính xác nhất trong phân tích rung động, đặc biệt là để phát hiện lỗi hộp số và ổ trục.

Dải tần bên được tạo ra như thế nào?

Dải biên được tạo ra khi biên độ của tín hiệu rung động chính (sóng mang) bị thay đổi theo thời gian bởi tín hiệu thứ hai, chậm hơn (bộ điều biến). Một ví dụ điển hình là răng bánh răng bị lỗi:

  • The Tần số lưới bánh răng (GMF) là tần số sóng mang. Đây là tần số cao được tạo ra bởi sự ăn khớp bình thường của các răng bánh răng.
  • Một răng bị nứt trên bánh răng đó sẽ tạo ra một cú va chạm mỗi vòng quay. Cú va chạm này sẽ điều chỉnh hoặc thay đổi biên độ của tín hiệu GMF mỗi khi răng bị hỏng khớp vào lưới.
  • The tốc độ quay của bánh răng là tần số điều chế.

Kết quả trên phổ FFT là một đỉnh lớn tại GMF (sóng mang) với các đỉnh dải biên nhỏ hơn ở hai bên, cách nhau bằng tốc độ quay của bánh răng. Mẫu hình này chứng minh chắc chắn rằng có sự cố và nó nằm trên bánh răng cụ thể đó.

Công thức là: Tần số dải bên = Tần số sóng mang ± (n × Tần số điều chế), trong đó n=1, 2, 3…

Ứng dụng chính trong chẩn đoán máy móc

1. Chẩn đoán hộp số

Đây là ứng dụng chính của phân tích dải tần bên.

  • Dải bên xung quanh GMF: Nếu các dải bên cách nhau theo tốc độ chạy của bánh răng xuất hiện xung quanh GMF của bánh răng đó, điều đó cho biết bánh răng đó có lỗi (ví dụ: răng bị nứt, răng bị mòn hoặc lệch tâm).
  • Các dải bên xung quanh sóng hài của GMF: Các đứt gãy nghiêm trọng thường tạo ra các dải bên xung quanh GMF 2x và 3x.
  • Tần suất răng săn: Trong các bộ bánh răng phức tạp, các dải bên không phải số nguyên cụ thể có thể xác định chính xác các lỗi chỉ xảy ra khi hai răng cụ thể trên các bánh răng khác nhau tiếp xúc với nhau.

2. Chẩn đoán ổ trục lăn

Dải biên cũng rất quan trọng để xác nhận lỗi ổ trục, đặc biệt là lỗi vòng trong.

  • Một khiếm khuyết trên chủng tộc bên trong đang quay và khi nó di chuyển vào và ra khỏi vùng chịu tải của ổ trục, biên độ tác động mà nó tạo ra sẽ thay đổi.
  • Điều này gây ra sự điều chế biên độ của tần số lỗi đường đua bên trong (BPFI).
  • Phổ kết quả cho thấy một đỉnh tại BPFI với các dải bên cách nhau 1 lần tốc độ quay của trục. Việc nhìn thấy mô hình này là một chỉ báo có độ tin cậy rất cao về khiếm khuyết chủng tộc bên trong.

3. Chẩn đoán động cơ điện

Các vấn đề với thanh rotor trong động cơ cảm ứng AC có thể khiến các dải biên xuất hiện xung quanh đỉnh tốc độ chạy 1x. Các dải biên này cách nhau tại tần số vượt cực, là tần số trượt của động cơ nhân với số cực của động cơ.

Những cân nhắc khi phân tích

Để sử dụng hiệu quả phân tích dải tần, dữ liệu chất lượng cao là điều cần thiết:

  • Độ phân giải cao: Cần có FFT độ phân giải cao (ví dụ: 3200 hoặc 6400 dòng) để có thể nhìn rõ các đỉnh biên và đo chính xác khoảng cách giữa chúng. Với độ phân giải thấp, các dải biên sẽ bị "nhuộm" cùng với đỉnh sóng mang.
  • Xu hướng: Số lượng và biên độ của các dải biên là một chỉ báo tốt về mức độ nghiêm trọng của đứt gãy. Khi đứt gãy trở nên nghiêm trọng hơn, nhiều dải biên sẽ xuất hiện hơn và biên độ của chúng sẽ tăng lên.

  • Phóng to FFT: Chức năng này trên máy phân tích dữ liệu cho phép nhà phân tích "phóng to" một dải tần số cụ thể với độ phân giải rất cao để xác nhận sự hiện diện và khoảng cách của các dải bên.

Khi nhà phân tích tìm thấy mẫu biên độ rõ ràng, điều này sẽ nâng mức độ tin cậy của chẩn đoán lỗi từ "có thể" lên "rất có thể".


← Quay lại Mục lục chính

viVI
WhatsApp