Auto-Spectrum là gì? Phân tích tần số kênh đơn • 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 Auto-Spectrum là gì? Phân tích tần số kênh đơn • 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

Phổ tự động là gì? Phân tích tần số kênh đơn

Được xuất bản bởi admin trên

Hiểu về Auto-Spectrum

Định nghĩa: Auto-Spectrum là gì?

Phổ tự động (còn được gọi là phổ tự động, phổ công suất hoặc đơn giản là phổ) là biểu diễn miền tần số của một rung động tín hiệu, cho thấy sự phân bố năng lượng rung động hoặc biên độ như một hàm của tần số. Nó được tính bằng cách lấy Biến đổi Fourier nhanh (FFT) của tín hiệu và hiển thị biên độ của từng thành phần tần số. Thuật ngữ "phổ tự động" phân biệt với phổ chéo (liên quan đến hai tín hiệu khác nhau), nhấn mạnh rằng phổ của một tín hiệu với chính nó.

Trên thực tế, phổ tự động là thứ mà hầu hết mọi người gọi đơn giản là "phổ" hoặc "phổ FFT"—đó là màn hình phân tích tần số tiêu chuẩn trong các máy phân tích rung động hiển thị các đỉnh tại mất cân bằng, tần số lỗi ổ trục, lưới bánh răng và các thành phần chẩn đoán khác. Việc hiểu rằng về mặt kỹ thuật đây là một phổ tự động trở nên quan trọng khi làm việc với phân tích đa kênh, trong đó phổ chéo và các hàm tương quan khác được sử dụng.

Nền tảng toán học

Phương pháp tính toán

FFT trực tiếp

  • Tính toán FFT của tín hiệu thời gian
  • Tính toán độ lớn của từng thành phần FFT phức tạp
  • Hiển thị độ lớn so với tần số
  • Phổ biến nhất và đơn giản nhất

Thông qua tự tương quan

  • Tính toán hàm tự tương quan của tín hiệu
  • Lấy FFT của tự tương quan
  • Kết quả là phổ tự động (định lý Wiener-Khinchin)
  • Tuyến đường tương đương về mặt toán học nhưng khác về mặt tính toán

Averaging

  • Nhiều phổ tự động được tính toán từ các bản ghi thời gian tuần tự
  • Trung bình hóa cùng nhau để giảm nhiễu và cải thiện độ tin cậy thống kê
  • Điển hình: 4-16 trung bình cho chẩn đoán máy móc
  • Thêm giá trị trung bình cho rung động ngẫu nhiên (50-100+)

Tính chất và đặc điểm

Giá trị thực

  • Phổ tự động luôn là thực (không có phần ảo)
  • Chỉ biểu thị độ lớn, không giai đoạn thông tin
  • Mất pha trong tính toán độ lớn
  • Đủ cho hầu hết các chẩn đoán điểm đơn

Luôn luôn tích cực

  • Giá trị luôn ≥ 0 (độ lớn bình phương hoặc độ lớn)
  • Không thể có giá trị phổ âm
  • Biểu thị năng lượng hoặc sức mạnh (bản chất là tích cực)

Đối xứng (cho tín hiệu thực)

  • Phổ tự động của tín hiệu thực đối xứng quanh tần số Nyquist
  • Tần số âm phản ánh tần số dương
  • Chỉ hiển thị tần số dương (chứa tất cả thông tin)

Phổ tự động trong chẩn đoán máy móc

Màn hình chẩn đoán tiêu chuẩn

  • Những gì các kỹ thuật viên gọi là "phổ" hoặc "FFT"“
  • Hiển thị tất cả các thành phần tần số rung động
  • Các đỉnh được xác định và khớp với các loại lỗi
  • Công cụ chính để chẩn đoán lỗi

Các tính năng điển hình

  • 1× Đỉnh: Mất cân bằng hoặc các nguồn 1× khác
  • 2× Đỉnh: Sự sai lệch hoặc lỏng lẻo
  • Tần số vòng bi: BPFO, BPFI, BSF, FTF
  • Lưới bánh răng: Tần suất gắn kết của răng
  • Điện: Tần số dòng 2× (120/100 Hz)
  • Mức ồn nền: Mức độ nền từ rung động và tiếng ồn ngẫu nhiên

Phổ tự động so với Phổ chéo

Phổ tự động (Kênh đơn)

  • Phổ của một tín hiệu
  • Hiển thị nội dung tần số
  • Không có thông tin pha
  • Đủ cho hầu hết các chẩn đoán
  • FFT kênh đơn tiêu chuẩn

Phổ chéo (Hai kênh)

  • Mối quan hệ giữa hai tín hiệu
  • Hiển thị nội dung tần số phổ biến
  • Bao gồm mối quan hệ pha
  • Được sử dụng trong phân tích hàm truyền, tính nhất quán
  • Yêu cầu hai kênh đồng bộ

Trung bình phổ tự động

Trung bình tuyến tính

  • Trung bình số học của nhiều phổ tự động
  • Giảm sự thay đổi tiếng ồn ngẫu nhiên
  • Cải thiện ước tính phổ thực
  • Tiêu chuẩn phân tích máy móc

Trung bình mũ

  • Trung bình có trọng số cung cấp thêm trọng số cho phổ gần đây
  • Hữu ích để theo dõi các điều kiện thay đổi
  • Ứng dụng giám sát thời gian thực

Giữ đỉnh (Phổ tối đa)

  • Mỗi thùng tần số giữ giá trị tối đa
  • Ghi lại các thành phần tạm thời
  • Hữu ích cho việc phân tích khởi động/tắt máy

Định dạng hiển thị

Thang đo tuyến tính

  • Tuyến tính trục Y (mm/giây, m/giây², v.v.)
  • Giá trị tuyệt đối dễ đọc
  • Các đỉnh nhỏ có thể vô hình nếu có các đỉnh lớn
  • Chung cho phân tích thường quy

Thang logarit (dB)

  • Trục Y tính bằng decibel (20 log(Biên độ/Tham chiếu))
  • Dải động rộng có thể nhìn thấy
  • Cả đỉnh nhỏ và đỉnh lớn đều có thể nhìn thấy
  • Chung cho nghiên cứu và phân tích chi tiết

Trục tần số

  • Tuyến tính: Khoảng cách Hz bằng nhau, tiêu chuẩn cho máy móc
  • Logarit: Khoảng cách quãng tám bằng nhau, hữu ích cho dải tần số rộng

Chỉ số chất lượng

Chất lượng quang phổ

  • Phổ sạch: Đỉnh rõ ràng, tiếng ồn nền thấp
  • Phổ nhiễu: Nền cao, đỉnh không rõ ràng
  • Trung bình: Cải thiện chất lượng bằng cách giảm tiếng ồn
  • Resolution: Đủ để tách các đỉnh gần nhau

Chỉ báo quá tải

  • Kiểm tra quá tải tín hiệu trong quá trình thu thập
  • Quá tải tạo ra các thành phần quang phổ sai
  • Điều chỉnh mức tăng đầu vào nếu xảy ra quá tải

Phổ tự động là công cụ phân tích tần số cơ bản trong chẩn đoán rung động, đại diện cho FFT kênh đơn mà các kỹ thuật viên sử dụng hàng ngày để xác định lỗi và đánh giá tình trạng. Hiểu rằng "phổ" về mặt kỹ thuật là một phổ tự động, và mối quan hệ của nó với phổ chéo và các kỹ thuật phân tích phổ khác, tạo nền tảng cho phân tích đa kênh nâng cao và chẩn đoán máy móc toàn diện.

← Quay lại Mục lục chính

Categories:
WhatsApp