振動モニターHY-3SFは、産業機器の状態の監視と障害診断において重要な役割を果たします。正確な信号処理は、その効果的な作業の中心的なリンクであり、機器の状態の判断と障害の予測に直接影響します。この記事では、HY-3SFの信号処理プロセスについて詳しく説明します。

信号の獲得

1。センサー出力

HY-3SFは、最初に振動源から信号を取得します。加速センサー機器の振動情報を含む時間領域変動アナログ信号を取得するには。たとえば、タービンや発電機などの大規模な回転機械の監視では、アクセラレーションセンサーがベアリングなどの機器の重要な部分に取り付けられています。

これらのセンサーは、機械的振動を電気信号に変換でき、振幅や周波数などの出力信号の特性は、機器の振動状態に密接に関連しています。たとえば、機器が正常に動作している場合、加速信号は比較的安定した範囲内で変動します。悪質整形やベアリングの摩耗など、機器が故障した場合、信号の振幅と周波数の特性は大幅に変化します。

2。サンプリングパラメーターの決定

デジタル機器HY-3SFでは、時間ドメイン波形を正確に再構築するには、サンプリングレートとサンプリングポイントの数を決定する必要があります。観測時間の長さは、サンプリング期間にサンプリングポイントの数を掛けたものに等しくなります。たとえば、監視対象の振動信号の変化期間が1秒である場合、サンプリング定理（ナイキストサンプリング定理）によると、サンプリング周波数は信号の最高周波数の2倍を超える必要があります。機器の最高の振動周波数が500Hzであると仮定すると、サンプリング周波数は1000Hzを超えると選択できます。

サンプリングポイントの数の選択も重要です。一般的な選択肢は1024で、2つの数字のパワーであり、その後のFFT計算に便利であるだけでなく、データ処理にも特定の利点があります。

信号コンディショニング

1。フィルタリング

ローパスフィルター：高周波干渉ノイズを排除するために使用されます。たとえば、一部の電気機器の近くでは、高周波電磁干渉がある可能性があります。ローパスフィルターは、機器の通常の振動周波数範囲よりも高いこれらの信号を効果的に除去し、有用な低周波から中周波振動信号成分を保持できます。

ハイパスフィルター：DCと低周波ノイズを排除できます。一部の機器の起動段階または停止段階では、低周波オフセットまたはドリフト信号が存在する場合があります。ハイパスフィルターは、それらをフィルタリングして、主に機器の通常の動作振動を主に反映する信号が保持されていることを確認できます。

バンドパスフィルター：特定の周波数範囲内で振動信号に焦点を合わせる必要がある場合、バンドパスフィルターが作用します。たとえば、特定の回転周波数成分を持つ一部の機器の場合、適切なバンドパスフィルター周波数範囲を設定することにより、コンポーネントに関連する振動をより正確に監視できます。

2。信号変換と統合

場合によっては、加速信号を速度または変位信号に変換する必要があります。ただし、この変換プロセスには課題があります。アクセラレーションセンサーから速度または変位信号が生成されると、デジタル統合はA/D変換プロセスのダイナミックレンジによって制限されるため、入力信号の統合はアナログ回路によって最もよく実装されます。デジタル回路にもっと多くのエラーを導入するのは簡単で、低周波数で干渉がある場合、デジタル統合によりこの干渉が増幅されます。

FFT（高速フーリエ変換）処理

1。基本原則

HY-3SFは、FFT処理を使用して、時間変化するグローバル入力信号サンプリングを個々の周波数コンポーネントに分解します。このプロセスは、複雑な混合音信号を個々の音に分解するようなものです。

たとえば、複数の周波数コンポーネントを同時に含む複雑な振動信号の場合、FFTはそれを正確に分解して、各周波数コンポーネントの振幅、位相、および周波数情報を取得できます。

2。パラメーター設定

解像度ライン：たとえば、100、200、400などのさまざまな解像度ラインを選択できます。各ラインは周波数範囲をカバーし、その解像度はFMAX（機器が取得および表示できる最高の周波数）に等しいライン数で割られます。 FMAXが120000cpmの場合、400行の場合、解像度は1行あたり300cpmです。

最大周波数（FMAX）：FMAXを決定するとき、アンチエイリアスフィルターなどのパラメーターも設定されます。これは、機器が測定および表示できる最も高い周波数です。選択するときは、機器の予想される振動周波数範囲に基づいて決定する必要があります。

平均タイプと平均数：平均化は、ランダムノイズの影響を減らすのに役立ちます。異なる平均化タイプ（算術平均、幾何平均など）および適切な平均数は、信号の安定性を改善することができます。

ウィンドウタイプ：ウィンドウタイプの選択は、スペクトル分析の精度に影響します。たとえば、ハニングウィンドウやハミングウィンドウなど、さまざまな種類のウィンドウ関数には、さまざまなシナリオで独自の利点があります。

包括的なデータ分析

1。トレンド分析

処理された振動信号データで時系列分析を実行することにより、総振動レベルの傾向が観察されます。たとえば、機器が長くなると、全体的な振動振幅は徐々に増加したり、減少したり、安定したりしますか？これにより、機器の全体的な健康状態を判断するのに役立ちます。機器の通常の動作の開始時に総振動振幅が低い場合、一定期間後に徐々に増加する場合、装置には潜在的な摩耗または故障リスクがあることを示している可能性があります。

2。障害特徴識別

複合振動信号の各周波数成分の振幅と周波数関係に基づいて断層タイプを特定します。たとえば、機器に不均衡な障害がある場合、回転部分の電力周波数（速度の1倍に対応する周波数など）で大きな振動振幅が通常表示されます。ベアリング障害がある場合、ベアリングの固有周波数に関連する周波数成分に異常な振動信号が現れます。

同時に、同じ動作条件下では、マシン上の別の測定点に対するマシンの部分の振動信号の位相関係も、障害診断の手がかりを提供することができます。たとえば、回転する機器部品のペアでは、整列していない場合、振動信号の位相差は通常とは異なります。

振動モニターHY-3SFの信号処理プロセスは、複雑で秩序あるプロセスです。信号の獲得からFFT処理および最終的な包括的なデータ分析まで、各リンクが重要です。正確な信号処理は、産業機器の予測メンテナンスの信頼できる基盤を提供し、機器の隠れた断層をタイムリーに発見し、機器の信頼性と運用効率を改善するのに役立ちます。さまざまな信号処理技術とパラメーターの詳細な理解と合理的なアプリケーションを通じて、HY-3SFは産業機器のステータス監視において重要な役割を果たすことができます。

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