ԷԹրթռման մոնիտորHy-3sf- ը առանցքային դեր է խաղում արդյունաբերական սարքավորումների կարգավիճակի մոնիտորինգի եւ սխալի ախտորոշման գործում: Signal շգրիտ ազդանշանի վերամշակումն իր արդյունավետ աշխատանքի հիմնական օղակն է, որն ուղղակիորեն ազդում է սարքավորումների կարգավիճակի վճռի եւ սխալի կանխատեսման վրա: Այս հոդվածը կներկայացվի Hy-3sf ազդանշանային մշակման գործընթացը:

Ազդանշանի ձեռքբերում

1. Սենսորային արտադրանք

Hy-3sf- ը նախ ցուցանիշը ստանում է թրթռման աղբյուրից, սովորաբար `անարագացման ցուցիչԺամկետային տիրույթի փոփոխության անալոգային ազդանշան ձեռք բերելու համար, որոնք պարունակում են սարքավորումների թրթռման տեղեկատվություն: Օրինակ, մեծ պտտվող մեքենաների մոնիտորինգում, ինչպիսիք են տուրբինները կամ գեներատորները, արագացման տվիչները տեղադրվում են սարքավորումների հիմնական մասերում, ինչպիսիք են առանցքակալները:

Այս ցուցիչները կարող են մեխանիկական թրթռումը վերածել էլեկտրական ազդանշանների, եւ դրանց ելքային ազդանշանների բնութագրերը, ինչպիսիք են ամպլիտուդությունը եւ հաճախությունը, սերտորեն կապված են սարքավորումների թրթռման վիճակի հետ: Օրինակ, երբ սարքավորումները սովորաբար գործում են, արագացման ազդանշանը տատանվում է համեմատաբար կայուն տիրույթում. Երբ սարքավորումները ձախողվում են, ինչպիսիք են սխալ օգտագործումը կամ կրելը, ազդանշանի ամպլիտուդն ու հաճախականության հատկությունները զգալիորեն կփոխվեն:

2-ը: Նմուշառման պարամետրերի որոշում

Թվային գործիքի մեջ Hy-3sf- ը պետք է ճշգրտորեն վերակառուցվի ժամանակի տիրույթի ալիքի ձեւը, պետք է որոշվեն նմուշառման մակարդակը եւ նմուշառման կետերի քանակը: Դիտորդական ժամանակի երկարությունը հավասար է նմուշառման ժամանակահատվածի, բազմապատկված նմուշառման կետերի քանակով: Օրինակ, եթե դիտարկվելու թրթռման ազդանշանի փոփոխության ժամանակահատվածը 1 վայրկյան է, ըստ նմուշառման թեորեմի (Nyquist նմուշառման թեորեմ), նմուշառման հաճախությունը պետք է լինի ավելի քան երկու անգամ ազդանշանի ամենաբարձր հաճախականությունը: Ենթադրելով, որ սարքավորումների բարձրագույն թրթռման հաճախությունը 500 կՀց է, նմուշառման հաճախականությունը կարող է ընտրվել `1000-ից բարձր:

Նմուշառման կետերի քանակի ընտրությունը նույնպես կարեւոր է: Ընդհանուր ընտրությունները 1024 են, 2 համարի հզորություն, որը ոչ միայն հարմար է հետագա FFT հաշվարկների համար, այլեւ տվյալների մշակման որոշակի առավելություններ ունի:

Ազդանշանային օդափոխություն

1. Զտիչ

Low-pass ֆիլտր. Օգտագործվում է բարձր հաճախականության միջամտության աղմուկը վերացնելու համար: Օրինակ, որոշ էլեկտրական սարքավորումների մոտակայքում կարող են լինել բարձր հաճախականության էլեկտրամագնիսական միջամտություն: Low ածր փոխանցման ֆիլտրը կարող է արդյունավետորեն հեռացնել այս ազդանշանները, որոնք ավելի բարձր են սարքավորումների բնականոն թրթռման հաճախականության միջակայքում եւ պահպանում են օգտակար ցածր հաճախականությունը միջին հաճախականության թրթռման ազդանշանային բաղադրիչների:

Բարձր փոխանցման ֆիլտր. Կարող է վերացնել DC եւ ցածր հաճախականության աղմուկը: Որոշ սարքավորումների մեկնարկի կամ դադարեցման փուլում կարող են լինել ցածր հաճախականության օֆսեթ կամ դրեյֆի ազդանշաններ: Բարձր փոխանցման ֆիլտրը կարող է զտել դրանք `ապահովելու համար, որ ազդանշանը, որը հիմնականում արտացոլում է սարքավորումների թրթռումը:

Bandpass Filter. Bandpass ֆիլտրը գալիս է խաղի մեջ, երբ անհրաժեշտ է կենտրոնանալ թրթռման ազդանշանի վրա որոշակի հաճախականության տիրույթում: Օրինակ, որոշ ռոտացիայի հաճախականության բաղադրիչով որոշ սարքավորումների համար, տեղադրելով համապատասխան ավազակային ֆիլտրի հաճախականության միջակայքը, բաղադրիչի հետ կապված թրթռումը կարող է ավելի ճշգրիտ դիտարկել:

2-ը: Ազդանշանային փոխարկում եւ ինտեգրում

Որոշ դեպքերում արագացման ազդանշանը պետք է վերածվի արագության կամ տեղահանման ազդանշանի: Այնուամենայնիվ, այս փոխակերպման գործընթացում կան մարտահրավերներ: Երբ արագության կամ տեղահանման ազդանշանը ստեղծվում է արագացման ցուցիչից, մուտքային ազդանշանի ինտեգրումը լավագույնս իրականացվում է անալոգային սխեմաների միջոցով, քանի որ թվային ինտեգրումը սահմանափակվում է A / D փոխակերպման գործընթացի դինամիկ տիրույթով: Քանի որ թվային միացումում ավելի շատ սխալներ ներմուծելը հեշտ է, եւ երբ կա միջամտություն ցածր հաճախականություններին, թվային ինտեգրումը կբարձրացնի այս միջամտությունը:

FFT (Fourier Transform) վերամշակում

1. Հիմնական սկզբունքները

Hy-3SF- ն օգտագործում է FFT- ի վերամշակումը `տարրալուծելու ժամանակային տարբերակման ազդանշանային ազդանշանի նմուշառումը իր անհատական ​​հաճախականության բաղադրիչների մեջ: Այս գործընթացը նման է անհատական ​​գրառումների բարդ խառնված ձայնային ազդանշանի տարրալուծմանը:

Օրինակ, բարդ թրթռման ազդանշանի համար, որը միեւնույն ժամանակ պարունակում է բազմաթիվ հաճախականության բաղադրիչներ, FFT- ը կարող է ճշգրիտ քայքայվել յուրաքանչյուր հաճախականության բաղադրիչի լիարժեքությունը, փուլը եւ հաճախականության տեղեկատվությունը:

2-ը: Պարամետրերի պարամետր

Բանաձեւի գծեր. Օրինակ, կարող եք ընտրել տարբեր լուծման գծեր, ինչպիսիք են 100, 200, 400 եւ այլն: Եթե ​​FMAx- ը 120000cpm է, 400 տող, բանաձեւը կազմում է 300 սմ մեկ տողում:

Առավելագույն հաճախականությունը (FMAX). FMAX- ը որոշելիս նույնպես սահմանված են պարամետրեր, ինչպիսիք են հակաալիզացման ֆիլտրերը: Դա ամենաբարձր հաճախականությունն է, որ գործիքը կարող է չափել եւ ցուցադրել: Ընտրելիս այն պետք է որոշվի `հիմնվելով սարքավորումների թրթռման հաճախականության տեսականի վրա:

Միջին տեսակը եւ միջին համարը. Միջինացումը օգնում է նվազեցնել պատահական աղմուկի ազդեցությունը: Միջին քանակությամբ տեսակներ (օրինակ, թվաբանական միջին, երկրաչափական միջին եւ այլն) եւ համապատասխան միջին թվերը կարող են բարելավել ազդանշանի կայունությունը:

Պատուհանի տեսակը. Պատուհանների տեսակի ընտրությունը ազդում է սպեկտրի վերլուծության ճշգրտության վրա: Օրինակ, պատուհանների տարբեր տեսակներ, ինչպիսիք են Hanning Window- ը եւ Hamming պատուհանը ունեն իրենց առավելությունները տարբեր սցենարներով:

Համապարփակ տվյալների վերլուծություն

1. Թրենդի վերլուծություն

Վերամշակված թրթռման ազդանշանային տվյալների վերաբերյալ ժամանակի շարքի վերլուծություն կատարելով, նկատվում է թրթռման ընդհանուր մակարդակի միտումը: Օրինակ, քանի որ սարքավորումներն ավելի երկար են ընթանում, արդյոք լայն թրթռման ամպլիտուդը աստիճանաբար աճում է, նվազում կամ կայուն է: Սա օգնում է որոշել սարքավորումների ընդհանուր առողջությունը: Եթե ​​թրթռման ընդհանուր լայնությունը ցածր է սարքավորումների բնականոն գործունեության սկզբում եւ աստիճանաբար ավելանում է մի ժամանակահատվածից հետո, դա կարող է ցույց տալ, որ սարքավորումներն ունեն հնարավոր հագուստ կամ ձախողման ռիսկեր:

2-ը: Մեղքի առանձնահատկությունների նույնականացում

Նշեք սխալի տեսակը `հիմնվելով կոմպոզիտային թրթռման ազդանշանի յուրաքանչյուր հաճախականության բաղադրիչի լիարժեքության եւ հաճախականության հարաբերությունների վրա: Օրինակ, երբ սարքավորումներն ունեն անհավասարակշիռ մեղք, մեծ թրթռման ամպլիտուդություն սովորաբար հայտնվում է պտտվող մասի հոսանքի հաճախականությամբ (օրինակ, 1 անգամ արագության հաճախականությունը). Եվ երբ կա կրող մեղք, աննորմալ թրթռման ազդանշան կհայտնվի հաճախականության բաղադրիչում, կապված կրելու բնական հաճախության հետ:

Միեւնույն ժամանակ, նույն գործառնական պայմաններում մեքենայի թրթռման ազդանշանի փուլային փոխհարաբերությունները մեքենայի մյուս չափիչ կետի համեմատությամբ կարող են նաեւ թելեր տրամադրել սխալի ախտորոշման համար: Օրինակ, պտտվող սարքավորումների մի զույգ մասերում, եթե դրանք հավասարեցված չեն, դրանց թրթռման ազդանշանների փուլը տարբերվում է նորմալից:

Թրթռման մոնիտորի ազդանշանային մշակման գործընթացը Hy-3SF- ը բարդ եւ կարգի գործընթաց է: Ազդանշանի ձեռքբերումից մինչեւ FFT վերամշակում եւ տվյալների վերջնական համապարփակ վերլուծություն, յուրաքանչյուր հղում շատ կարեւոր է: Signal շգրիտ ազդանշանի մշակումը կարող է հուսալի հիմք հանդիսանալ արդյունաբերական սարքավորումների կանխատեսելի պահպանման համար, օգնեք ժամանակին հայտնաբերել սարքավորումների թաքնված սխալները եւ բարելավել սարքավորումների հուսալիությունը եւ գործառնական արդյունավետությունը: Միջոցման եւ տարբեր ազդանշանային վերամշակման տեխնոլոգիաների եւ պարամետրերի ողջամիտ կիրառման միջոցով Hy-3sf- ը կարող է ավելի լավ դեր ունենալ արդյունաբերական սարքավորումների կարգավիճակի մոնիտորինգի մեջ:

Բարձրորակ, հուսալի թրթռման մոնիտորներ փնտրելիս, Yoyik- ը, անկասկած, ընտրություն է, որը արժե հաշվի առնել: Ընկերությունը մասնագիտանում է մի շարք էլեկտրասարքավորումներ տրամադրելու մեջ, ներառյալ գոլորշու տուրբինային պարագաներ եւ շահել է լայն գնահատականը իր բարձրորակ արտադրանքների եւ ծառայությունների համար: Լրացուցիչ տեղեկությունների կամ հարցումների համար դիմեք ներքեւում գտնվող հաճախորդների սպասարկմանը.

E-mail: sales@yoyik.com
Հեռ. + 86-838-226655
Whatsapp: + 86-13618105229