Procesamiento de datos de vibración
introducción – Procesamiento de datos de vibración
El procesamiento de datos de vibración es el tema de este capítulo.. Esto se refiere a la configuración y las limitaciones de la instrumentación utilizada para realizar mediciones de vibración de rutina.. Se incluyen analizadores FFT (Analizadores de transformada rápida de Fourier) y recolectores de datos. El analizador FFT y el registrador de datos se utilizan para ver la forma de onda (para evaluar períodos y órbitas), en análisis espectral y evaluación de formas de onda en el tiempo. La forma de onda de tiempo se utiliza para filtrar y analizar su forma..
Procesamiento de datos de vibración y visualización de forma de onda (osciloscopio)
La pantalla de forma de onda mide y muestra los voltajes que varían con el tiempo. Un transductor convierte la vibración mecánica en una señal eléctrica proporcional calibrada en unidades de ingeniería. (UE) milivoltios (m.v.) por micrómetro (μm), milímetros por segundo (mm / s) o g.
Las pantallas de forma de onda se utilizan para mostrar formas de onda en el tiempo, órbitas y marcadores relacionados con eventos como la rotación del eje como se ve en la siguiente figura.
la función de desencadenar
la función de desencadenar (gatito) es una función importante tanto del osciloscopio como del analizador FFT. un dispositivo de desencadenar inicia la adquisición de datos en un momento o amplitud específicos y controla la adquisición de datos a través de una señal específica (vibración o desencadenar). El osciloscopio se puede poner en desencadenar automático para muestrear continuamente los datos. El disparo se puede realizar en una señal seleccionada en función de la pendiente y/o la magnitud del voltaje. El osciloscopio se puede configurar para realizar una sola medición disparada a un voltaje específico. Para mediciones continuas, una captación óptica o un sensor de proximidad se puede utilizar como un disparadores continuo, a la frecuencia del eje.
Intensidad externa de entrada
Se puede mostrar una marca de intensidad o supresión controlada en la pantalla del osciloscopio, a través de la aplicación de un +/- 5volver al conector del eje z. La entrada se puede acoplar a CA (es decir, sin pases de corriente continua). Si no eres, un condensador con sensores de proximidad con más de 5 voltios CC. La supresión del eje z se usa para medir la fase y relacionar una marca en el eje con la vibración durante el balanceo. La señal de supresión se obtiene del desencadenar de un sensor óptico o de proximidad.
Procesamiento de datos de vibraciones y analizador FFT
El analizador FFT es un instrumento digital.
Conversión de señal analógica en un conjunto de muestra
Un bloque de datos digitalizados en un convertidor de analógico a digital se procesa en un algoritmo de transformada rápida de Fourier (FFT) producir un espectro.
La forma de onda de tiempo se reconstruye a partir del bloque de datos digitalizados.. Un analizador FFT de dos canales permite obtener las propiedades y la fase entre dos señales obtenidas. el analizador, de FFT, tiene una alta resolución, pero puede comprometer la precisión del rango, dependiendo de su configuración. Es básicamente un analizador para usar en estado estable en lugar de datos transitorios..
El analizador recopila un bloque de datos a una alta tasa de muestreo, p.: superior un 200000 muestras por segundo, dependiendo del rango de frecuencia más alto del analizador. El analizador requiere un bloque completo de un ciclo completo antes de procesar cualquier dato por la FFT.
Esto significa que, para bajas frecuencias (menos de 10 hz), se requieren largos tiempos de muestreo antes de que comience el procesamiento de FFT. La capacidad del analizador para monitorear eventos cuando la velocidad cambia rápidamente es, por lo tanto, comprometido.
A frecuencias de máquina comunes, el tiempo de cálculo para procesar la FFT, es una fracción del tiempo de adquisición de datos y variación automática del tiempo.
Para saber más sobre este tema Haga clic aquí.
zoom
UNA función de zoom en el analizador FFT aumenta la resolución; son usados 400 o 800 líneas, pero el rango de frecuencia se reduce a una frecuencia definida (principio o centro) para lograr una resolución de frecuencia. La resolución se refiere a la capacidad del instrumento para ver frecuencias que están muy juntas en el espectro..
Los analizadores FFT tienen ventanas para preparar datos escaneados para el proceso FFT. El rango dinámico de los analizadores FFT es, Actualmente, cerca de 120dB (24 pedacitos). por lo tanto, una señal con un milivoltio se puede resolver en presencia de una señal de dos voltios. Las muchas otras características de los analizadores FFT incluyen órbitas, curvas de Bodé, cartas polares, diagramas de cascada, y gráficos reales e imaginarios utilizados para el análisis modal.
Procesamiento de datos de vibración y colector de datos.
el recolector de datos, que hoy en día también es un analizador FFT, recopila y almacena parámetros de vibración seleccionados, como la vibración global, vibración total en bandas de frecuencia seleccionadas, espectros, formas de onda en el tiempo, órbitas, diagramas de cascada, mediciones de alta frecuencia y espectros envolventes.
En una rutina de inspección preestablecida, el nivel general de vibraciones generalmente se almacena como velocidad de vibración., en pico o rms, y relacionados con los puntos de medición, que puede incluir muchas máquinas.
Los datos se transfieren a la computadora, para compararlos con la información previamente adquirida, para que, cualquier cambio en la condición de la máquina, puede ser identificado.
Se introdujeron algoritmos FFT en los colectores y, después de varias generaciones, muchos son ahora analizadores FFT respetables con resolución y rango dinámico adecuados. Algunos colectores tienen capacidad para más de 6400 líneas. Obviamente, aumenta el tiempo de adquisición de datos 16 veces más que la de un espectro de 400 líneas.
Los números de línea normalmente disponibles son 100, 200, 400, 800, 1600, 3200 mi 6400. El alto número de filas proporciona una magnificación válida, pero se necesita expansión para ver los datos muy de cerca en la pantalla de la computadora.
Procesamiento de datos de vibración y No. de muestras en el bloque de tiempo y No. de líneas en el espectro
La señal de entrada de un transductor se digitaliza antes de ser procesada por FFT, como se muestra en la imagen. El número de muestras almacenadas en la memoria de entrada (tampones) de los analizadores depende del número de líneas seleccionadas para el espectro. La memoria de entrada registra estos valores como componentes Y (amplitud) mi X (hora) igualmente espaciados.
No se puede identificar ninguna frecuencia inferior a 1/Ts, porque la información en el búfer del analizador estaría incompleta.
A continuación se muestra la relación entre el número de muestras en el bloque de tiempo y el número de líneas en el espectro..
La siguiente figura muestra el resultado de transformar las muestras de forma de onda, igualmente espaciados, en un espectro de 100 líneas o contenedores. Estas contenedores inicio igualmente espaciado en la frecuencia resoluble más baja, que es uno dividido por el tiempo de muestreo, o sea, 1/Ts. En este caso, ¿Cómo se tiene un gramo de frecuencia de 100 hz, y el numero de lineas es 100, hay una resolución de 1 hz. el inverso de 1 Hz es un segundo que corresponde al tiempo de adquisición de un bloque de tiempo para calcular la FFT y obtener este espectro.
El espectro puede tener norte contenedores (líneas) – normalmente de 100 una 6400, dependiendo de la cantidad de muestras recolectadas por el analizador o el colector de datos. El número de muestras en el bloque de tiempo es 1024, si tienes la intención 400 líneas en el espectro.
Para ajustar el número de muestras recolectadas durante el tiempo de adquisición de datos, se utiliza el filtrado digital.. El número de muestras de bloque de tiempo es, por lo tanto, relacionado con el número de líneas seleccionadas para el espectro, por un factor de 2,56.
La tasa de muestreo de datos a lo largo del tiempo, es ajustado por el analizador, para obtener el número requerido de muestras durante el tiempo de recolección de datos seleccionado (norte/Fmax).
La fórmula para la frecuencia máxima y el tiempo de adquisición de datos es Fmax = norte/tiempo de recopilación de datos. El valor de Fmax se coloca en el analizador, y la pantalla de tiempo tiene automáticamente el período apropiado, como se ve en la figura siguiente.
Por ejemplo, si el valor de Fmax es 800 hz; y el numero de lineas es 400, resulta que, el tiempo de recogida de datos debe ser Ts = norte/Fmax = 400/800, o 0,5 segundos. Esta relación establece el intervalo de tiempo necesario para recoger los datos., independientemente de la velocidad del equipo de medición.
Procesamiento de datos de vibración y creación de alias
El muestreo de la forma de onda a una tasa insuficiente que se muestra en la figura da como resultado la pérdida de datos y provoca frecuencias falsas debido a la alias. Este fenómeno ocurre en el espectro, si la tasa de muestreo es menor que las frecuencias presentes en los datos.
en la siguiente figura (topo) muestra una muestra de datos con la misma frecuencia a medida que varía la temperatura. Los datos escaneados resultantes serían una línea recta. frecuencias falsas o alias se obtienen en el espectro cuando la frecuencia de muestreo es menor que la frecuencia más alta presente en los datos.
por lo tanto, tenga cuidado con los algoritmos FFT que no tienen filtros suavizado. El criterio de Nyquist dice que la tasa de muestreo de un analizador debe ser mayor que el doble de la frecuencia más alta presente.. En este momento, los equipos proporcionados como analizadores de frecuencia, tiene todos los filtros de este tipo, para que sus usuarios no tengan que preocuparse por eso.
La siguiente figura ilustra el efecto de una frecuencia de muestreo de dos y tres veces la frecuencia máxima.. el filtro suavizado es un filtro de paso bajo que elimina las frecuencias en los datos que son lo suficientemente altas como para causar alias.
En el siguiente vídeo, ver un ejemplo de aliasing. La frecuencia de la imagen filmada es casi igual a la velocidad de rotación del rotor del helicóptero y por lo tanto la hélice parece estar casi parada.. La pequeña velocidad de rotación que ve es igual a la diferencia entre la frecuencia de disparo y la frecuencia de rotación de aliasing..
¿Qué es el zoom y cuándo se usa? (ventanas) e como fugas no FFT (fuga)
El algoritmo FFT que transforma la muestra de memoria de entrada (forma de onda de tiempo digitalizada) en un espectro, asume que los datos antes y después de la muestra son similares. Por esta razón, el algoritmo FFT necesita que los datos de muestra comiencen y terminen en amplitud cero como se ve en la figura.
Tenga en cuenta que la forma de onda reconstruida es la misma que antes del muestreo..
En la figura que se muestra a continuación, no hubo muestreo a amplitud cero, y se obtiene una forma de onda reconstruida que no es la misma que los datos originales. Esta forma de onda causará errores en el espectro llamados fugas. (fuga) - esto es, la energía que existe en una línea del espectro es dispersada por otras adyacentes.
El espectro resultante, se muestra en la siguiente figura, implica pérdida de resolución.
Tenga en cuenta la resolución espectral alrededor 1 hz, en un espectro en coordenadas verticales logarítmicas, de un analizador de vibraciones. Tenga en cuenta que la energía en el componente a 17 hz, corresponde a la velocidad de rotación, se divide en varias lineas.
Como la adquisición de datos no se puede controlar para obtener un muestreo periódico, las ventanas se utilizan para forzar los puntos finales de los datos a cero, como se muestra en la figura.
Procesamiento de datos de vibraciones yLas ventanas “Hanning” y “Uniforme”
Una función de ventana se multiplica por cada bloque de señal para obtener un registro que es cero en ambos extremos.. Las ventanas no son necesarias y no deben usarse cuando los datos transitorios obtenidos comienzan y terminan en cero. Una ventana de Hanning destruye parte de los datos en una señal transitoria porque los datos importantes al comienzo de un muestreo pueden eliminarse como se muestra en la Figura.
Para respuesta de datos transitorios puede ser usado una ventana "Uniforme". La ventana de Hanning tiene un filtro limitado dentro de la caja o línea que permite un buen ancho de banda de resolución como se ve en la figura..
Sin embargo, ya que está limitado dentro de la caja, la imprecisión de la amplitud (a veces llamado inexactitud del ancho de banda) puede tener el valor de 1.5 dB (16%) si la frecuencia medida cae en el borde de la caja como se ve en la siguiente figura.
La ventana superior plana tiene una resolución más baja, pero solo tiene una imprecisión de amplitud de 0.1 dB (1%). por lo tanto, Se recomienda una ventana de parte superior plana para líneas espectrales discretas y precisión de amplitud.. La ventana de Hanning se recomienda para datos estables con múltiples frecuencias.. La resolución actual de cada ventana se puede calcular utilizando el factor de ventana que se muestra en la siguiente tabla..
mesa – Selección de ventana FFT
| Ventana | Objetivo | incertidumbre de amplitud | factor de ventana (WF) |
| Uniforme | pruebas de impacto | 56.5% | 1 |
| Hanning | análisis de desglose | 16% | 1.5 |
| Superficie plana | Evaluación de la condición | 1% | 3.8 |
Resolución = 2x ancho de banda de línea = 2 x Fmáx x (WF)/ número de líneas
La resolución de confianza del analizador es el doble del rango de frecuencia del espectro., multiplicado por el factor de ventana, dividido por el número de filas seleccionadas.
Las ventanas uniformes o rectangulares se utilizan en las pruebas de impacto., a menos que los datos no lleguen a cero dentro de la muestra. Por esta razón, toques dobles dentro del tiempo de adquisición de datos, tiene que ser evitado.
Para saber más sobre este tema Haga clic aquí.
Procesamiento de datos de vibración Gama Dynamics y "autorange"
El rango dinámico se refiere a la capacidad de un analizador para identificar componentes de baja amplitud., en presencia de componentes de alta amplitud, no espectro.
El rango dinámico determina si se pueden determinar o no las amplitudes a diferentes frecuencias.. Actualmente, la mayoría de los dispositivos tienen 120 dB (24 poco) gama dinámica. En el pasado, la mayoría de los recolectores de datos, (16 poco) tenía 90 dB de rango dinámico. para estos equipos, se usa un bit para el signo +/- (así, 215 = 32,768). Esto significa que las señales de CA con una diferencia de amplitud de hasta 32,000 para 1 podría ser determinado (Señales de CC de 64,000 para 1). Los recopiladores de datos de 12 bits más antiguos tenían un rango dinámico de 66 dB (2048-1). En el pasado, si la gamma de entrada del analizador FFT se configuró demasiado alta para la diferencia de amplitudes de las dos señales, el rango dinámico no sería suficiente para permitir observar la amplitud de señal más baja.
En este momento, com 120 dB de rango dinámico, el equipo ya no necesita más ajustes de escala.
Procesamiento de datos de vibración – Escalas lineales y logarítmicas
En el análisis de vibraciones, los problemas ocurren cuando la aceleración o el desplazamiento se muestran en un espectro., con una amplia gama de frecuencias, y sus componentes se muestran en frecuencias altas y bajas. Se obtiene un amplio rango dinámico utilizando una escala de amplitud logarítmica, que son escamas comprimidas.
La figura anterior muestra ambas escalas., lineal y logarítmico. Una segunda orden que es sólo 0.1% (1/1000) el valor de la primera orden, no aparecerá en la escala lineal, mas aparecerá a menos 60 dB que el primer orden en la escala logarítmica.
dB = 20 registro V/Várbitro, o dB = 20 registro 1/1000 = -60
Esta situación puede ocurrir en la fase inicial de falla del rodamiento y las amplitudes están contenidas en un espectro con amplitudes significativas de vibración de los engranajes.. un ejemplo es 17,4 mm/s la frecuencia de transmisión y 0,25 mm/s la frecuencia de los defectos de los rodamientos. El rango dinámico requerido sería:
dB = 20 registro 17,5/0,25 = 36,9 dB
Este rango dinámico está disponible en todos los colectores de datos modernos.; sin embargo, el rango dinámico debe estar correctamente configurado en el analizador, o debería usarse la función de autoescala (rango automático).
Es importante tener un buen rango dinámico cuando desea medir aceleraciones de baja frecuencia o desplazamientos de alta frecuencia en presencia de bajas frecuencias..
Los analizadores modernos, con convertidores de analógico a digital 24 bits y rango dinámico 120 dB ya no necesita la función de rango automático.
Para saber más sobre este tema Haga clic aquí.
Procesamiento de datos de vibraciones y – unamedios de comunicacion
El analizador FFT se puede usar para el cálculo del valor promedio además de la visualización instantánea de FFT, después de que se recopilan los datos. Estos modos para calcular el valor promedio, incluir rms, retención máxima, tiempo sincrónico, y la superposición.
Para saber más sobre este tema Haga clic aquí.
una empresa de medios
La amplitud rms promedio se obtiene promediando sobre el contenedores a medida que se procesa cada bloque de datos. El ruido se suaviza, pero no eliminado, y las señales discretas se refuerzan en la pantalla.
El promedio sincrónico en el tiempo
El promedio síncrono en el tiempo se realiza en la forma de onda. Uno desencadenar se pone a disposición del analizador a la frecuencia del eje desde un sensor de proximidad o una captación óptica.
Esta técnica consiste en realizar mediciones de la forma de onda, sincronizado con la rotación de uno de los ejes y la ejecución de una media de estas medidas. Como resultado de esta sincronización, eventos asincrónicos con la realización de la media, tienden a cero, mientras que el sincronismo se vuelve más visible. por lo tanto, la parte periódica de la entrada siempre será exactamente la misma en cada bloque de tiempo que tomemos, mientras el ruido, claro que sí, variará. Si sumamos una serie de estos bloques de tiempo activados por el tacómetro y dividimos por el número de bloques que tomamos, calculemos lo que llamamos una media sincrónica en el dominio del tiempo. Con esta técnica logramos eliminar de la forma de onda las vibraciones que no están relacionadas con el eje donde se encuentra el tacómetro..
Por ejemplo, La siguiente figura muestra el resultado de aplicar un promedio síncrono en el tiempo para separar la vibración de dos rodillos de prensa de la máquina de papel..
El promedio de tiempo síncrono elimina el ruido no síncrono en la señal.
La retención máxima promedio
La función de retención de picos, retiene el pico más alto o valor rms en cada papelera a medida que se procesa cada nuevo bloque de datos. por lo tanto, no hace, en realidad, cualquier calculo promedio. La función de retención de picos se utiliza para probar transitorios. La principal desventaja de usar analizadores FFT en pruebas transitorias es el largo tiempo de adquisición requerido.. Un bloque de datos debe procesarse antes de que pueda visualizarse.. por lo tanto, en una prueba de desaceleración, la máquina puede experimentar un gran cambio en RPM mientras se recopila una muestra de datos. Cada FFT Peak Hold asocia solo un punto en la curva. Se necesitan numerosos puntos para describir el rango alrededor de la velocidad crítica..
Figura – El promedio de retención de picos se usa para seguir la amplitud del pico más grande de vibraciones en el espectro., durante una parada de máquina y también para indicar variaciones de velocidad en el tiempo
¿Qué es el zoom y cuándo se usa?
Cuando quieras ver en tiempo real, una vibración muy ruidosa, o variar, se usa el promedio exponencial. Promedio exponencial, Los bloques de tiempo no contribuyen al promedio por igual. De facto, un nuevo récord pesa más que los viejos. El valor en cualquier punto de la media exponencial viene dado por: y [norte] = y [n-1 * (1 - a) + X [norte] * una onda:
- En primer lugar, n es la enésima media y el enésimo nuevo bloque de tiempo.
- Seguidamente, alfa es el coeficiente de ponderación.
- ordinariamente, alfa se define como 1 / (Número de promedios).
Por ejemplo, en el analizador, si el número de promedios se establece en 3 y el tipo de promedio se selecciona como promedio exponencial, entonces α = 1/3. La ventaja de este tipo de soporte es que se puede utilizar sin fin. A diferencia del RMS promedio, la media exponencial no se detendrá después de n veces. Como se mencionó, el promedio RMS termina después de cierto número de promedios. Por lo contrario, este tipo de medio se sigue ejecutando hasta que lo detengamos. De esta forma, el resultado promedio cambia a medida que adquirimos nuevos registros y gradualmente ignoraremos los efectos de los registros antiguos.
Promedio negativo
El procesamiento de superposición (superposición)
En procesamiento superpuesto, solo una fracción de los nuevos datos, se recopilan en el búfer de entrada. Los datos de la muestra anterior se utilizan para hacer una muestra completa para su procesamiento.. El número de líneas o contenedores, rango de frecuencia, y el procesamiento superpuesto son consideraciones cuando el analizador está configurado para pruebas transitorias porque determinan el tiempo de adquisición.
Para saber más sobre este tema Haga clic aquí.
Procesamiento de datos de vibración – El análisis de la envolvente
El análisis sobre es, Actualmente, la herramienta por excelencia, para detectar impactos como los generados en fallas de rodamientos con un analizador de vibraciones. También se ha vuelto imprescindible diagnosticar todos los problemas mecánicos que pueden generar impactos, tales como engranajes en mal estado, holguras, desapertos, etc..
originalmente, cuando fue desarrollado no tienen la capacidad de medir, exactamente, el nivel de aceleración generada por los impactos mecánicos, pero, desde los años noventa, con el desarrollo de la tecnología de detección de picos de impacto, se supera esta limitación.
El sobre con vibración técnicas de análisis han tenido varias designaciones comerciales y, a saber:
- PeakVue (Emerson / CSI);
- Espectro de pico de energía (IRD / ENTEK / Rockwell Automation);
- demodulación;
- Sobre;
- etc.
Sin embargo a pesar de los diferentes nombres y cómo implementar, todo seguirá proporcionando versiones de análisis envolvente.
Análisis envolvente: el espectro de frecuencia de formas de onda generadas por impactos
A menudo se refiere a la representación en el espectro de frecuencia de una vibración sinusoidal.. Cuando se trata de vibraciones generadas por impactos, de muy corta duración, la vibración no es del tipo sinusoidal y surgen nuevos desafíos.
En la siguiente figura puede ver diferentes tipos de formas de onda y espectros de frecuencia respectivos medidos por un analizador de vibraciones.
Figura - Formas de onda y espectro respectivo
El espectro de frecuencia de un impulso., similar al generado por un impacto, es una línea plana, baja amplitud que se extiende a todas las frecuencias.
Análisis envolvente: la medición de vibraciones generadas por impactos.
Hay dos desafíos técnicos en la medición de las vibraciones generadas por los impactos:
- Separar las vibraciones generadas por impactos, ¿Cómo es el espectro de frecuencia de las formas de onda generadas por impacto?, de otras vibraciones generadas en una máquina;
- Cuantificar, exactamente, el nivel de vibraciones generadas por impactos.
Análisis envolvente: separación de las vibraciones generadas por impactos de muy bajo nivel
Cuando se trata de medir vibraciones en una máquina, a menudo nos interesa detectar impactos de muy bajo nivel en presencia de otras vibraciones de gran amplitud en una máquina.. Ésta es la situación a la que se enfrenta cuando intenta detectar los primeros síntomas de una falla en un rodamiento..
Si consigues separar las vibraciones de los impactos del resto de vibraciones existentes en la máquina, será mucho más sencillo seguir su crecimiento., como se muestra en la figura.
Figura La necesidad de separar las vibraciones de impacto de otras vibraciones en las máquinas
La siguiente figura muestra las vibraciones generadas por los pequeños impactos de la primera fase de fallas de los rodamientos en el espectro de frecuencias..
Como las vibraciones en la degradación de cojinete, en sus primeras etapas, surgir especialmente en aceleración, a altas frecuencias, es posible separar / potenciar las vibraciones de los impactos, mediante el uso de un filtro de paso alto de las medidas de vibraciones. De esta forma, es posible separar las vibraciones de los impactos de los rodamientos del resto de vibraciones de la máquina..
Figura Eliminación de vibraciones a bajas frecuencias – filtro de paso de entrada de alta
Esta operación de filtrado es el primero sobre con el análisis de vibración.
Análisis envolvente: cuantificación del nivel de vibraciones generadas por impactos
El fenómeno del “aliasing” y la frecuencia de muestreo necesaria para medir, exactamente, el nivel de una sinusoide en el espectro de frecuencia.
Imagine ahora que para ver las frecuencias características de un rumbo, desea ver un espectro de hasta 1 KHz. Como se vio arriba, la frecuencia de muestreo de la forma de onda será 2,56 veces la Fmax del espectro, es decir 2,56 KHz. El intervalo de tiempo entre cada muestra es 1/ 2560 segundos es decir 0,4 mseg. Si la duración del impacto es menor que este tiempo, el nivel de impacto no se medirá adecuadamente, como se puede ver en la siguiente figura.
Ha sido de manera que la relación fija entre el muestreo en el tiempo y rango de frecuencia, intrínseca función matemática de la transformada de Fourier, obtenido con el espectro de FFT, impide obtener simultáneamente:
- Una alta frecuencia de muestreo que nos permite medir adecuadamente los niveles de picos de impacto;
- Una alta resolución en el espectro de frecuencias que permite identificar claramente las frecuencias características de las fallas en los rodamientos.
La solución a este problema es hacer que la frecuencia de muestreo sea independiente de la forma de onda para la detección de picos de impacto a partir de la frecuencia de muestreo para obtener el espectro FFT.. Esta es la solución que hoy en día implementan algunos fabricantes de analizadores..
Figura Tasa de muestreo de la forma de onda apropiada para caracterizar el nivel de vibración generado por un impacto
Como se muestra en la figura, la frecuencia de muestreo, adecuado para caracterizar el nivel de vibraciones generadas por impactos es mucho mayor que el necesario para caracterizar el nivel de una vibración sinusoidal.
El análisis envolvente: la caracterización de la tasa de repetición de los impactos.
Para satisfacer periodo de repetición de choque del análisis sobre rectifica la forma de onda antes de realizar el espectro de FFT.
Análisis de envolvente – Obtención del espectro de frecuencias de la envolvente tradicional
La frecuencia de análisis de vibración se realiza en la forma de onda rectificada, Hubo por lo tanto tener el siguiente diagrama de bloques de vibración de análisis con el sobre.
Figura - Esquema de la implementación del análisis de vibraciones con envolvente tradicional
Esta forma de implementar el espectro FFT no caracteriza adecuadamente el nivel de los componentes de la forma de onda rectificada y el espectro de frecuencia.
El mapa espectral o cascada
Algunos analizadores FFT generan un diagrama de cascada como se muestra en la siguiente figura. Este diagrama contiene una serie de espectros tomados a varias velocidades o tiempos y, en algunos casos, espacio (esto es, el analizador apila los espectros en un gráfico de cascada por posición de medición).
Figura Diagrama de cascada o mapa espectral
Procesamiento de datos de vibración – El análisis por órdenes
Al analizar máquinas rotativas, los datos medidos dependerán de la velocidad de rotación. Las velocidades de rotación variables cambiarán las características de los datos medidos.
Los componentes de la señal medida que cambian de frecuencia con cambios en la velocidad, se denominan armónicos u órdenes de velocidad de rotación.
El componente del 1er armónico tiene una frecuencia igual a la velocidad de rotación, indicado en Hz, y por ejemplo, el décimo armónico tiene una frecuencia 10 veces mayor que el 1er armónico. Las variaciones de velocidad hacen que los componentes de frecuencia armónica relevantes cambien hacia arriba y hacia abajo en frecuencia..
Si la máquina está funcionando a una velocidad de rotación perfectamente constante, entonces los órdenes armónicos en los espectros FFT permanecerían en las mismas líneas espectrales a lo largo de la medición. En realidad, muchas máquinas tendrán algunas variaciones de velocidad, a pesar de que están configurados para funcionar a un cierto valor de rpm.
Cuando se utiliza el análisis de pedidos en lugar del análisis FFT, los espectros se relacionarán con vibraciones por revolución en lugar de vibraciones por segundo. Consecuentemente, será independiente de la velocidad de rotación. Esto proporciona patrones de orden armónico estables a diferentes velocidades para los componentes de vibración relacionados con la rotación..
Otra ventaja de usar el análisis de orden para mediciones relacionadas con la rotación es evitar la ampliación de los componentes del espectro relacionados con el orden.. El estiramiento ocurre cuando el patrón de frecuencia cambia durante el cálculo de un espectro.. Esto puede ser durante el cálculo de un espectro instantáneo o a través de múltiples espectros instantáneos que se miden juntos..
Los espectros ampliados carecerán de picos armónicos claros, ya que las frecuencias máximas estaban cambiando durante tales cálculos de espectro. En lugar de claros picos armónicos, los espectros estirados distribuirán la energía de los órdenes armónicos en los rangos de frecuencia relacionados con todas las velocidades de rotación presentes durante el cálculo del espectro.
Al utilizar el análisis de pedidos, se evita la mancha espectral para tales señales no estacionarias, ya que los componentes armónicos de rotación permanecen en posiciones de orden fijas en los espectros de orden.
Para realizar el análisis por órdenes se requiere información sobre la velocidad de rotación de la máquina., generalmente se mide con un tacómetro.
Procesamiento de datos de vibración – El gráfico de Presagiar
El gráfico de Bodé consiste en la presentación de la amplitud de vibración (normalmente a 1xRPM) y fase versus velocidad del husillo. Este gráfico, potencialmente puede proporcionar una gran cantidad de información que no está disponible a partir de mediciones de estado estable como la FFT. El uso más común de Bodé es identificar las frecuencias naturales presentes en las máquinas.. Las más comunes son las llamadas “velocidades críticas” que ocurren cuando la velocidad de rotación del eje coincide con una frecuencia natural y produce una resonancia. Esto aparece como un pico de amplitud y un cambio de fase en el diagrama de Bodé..
La identificación de frecuencias naturales es especialmente crítica en turbomáquinas porque, a diferencia de la mayoría de los equipos de propósito general, trabajar encima o cerca de un, si no más, frecuencias naturales o modos. El diagrama de Bodé es más poderoso para identificar vibraciones sincrónicas.. Si bien la vibración general también se puede trazar contra la velocidad del eje, el gráfico de Bodé no es realmente una herramienta para identificar vibraciones no síncronas.
Procesamiento de datos de vibración – ¿Por qué es importante al observar la variación de velocidad en una máquina? (Nyquist)
La carta polar muestra exactamente los mismos datos que la carta de Bodé, solo en un formato de visualización diferente. en la porción polar, la magnitud del vector de desplazamiento se mide radialmente, desde el centro del gráfico y la fase se traza circunferencialmente. Una resonancia se indica en un gráfico por la velocidad a la que la amplitud es la máxima de un círculo. (o sea, aproximadamente 180 grados de cambio de fase).
Procesamiento de datos de vibración – Medición de la función de respuesta de frecuencia
Esta función se utiliza para determinar las frecuencias naturales de una estructura a partir de una prueba de impacto..
Este ensayo se basa en el principio de que cualquier estructura cuando está libre, vibra en sus frecuencias naturales. por lo tanto, para observar sus frecuencias naturales sólo, por ejemplo, hacer un impacto en la estructura y observar la respuesta vibratoria.
Hay dos formas de ver el impacto..
- La forma más sencilla es medir sólo la respuesta.; la llamada prueba de impacto.
- La forma más elaborada es medir la función de respuesta de frecuencia (FRF). Esta se obtiene mediante un martillo equipado con un transductor de fuerza para conocer la energía que se está introduciendo en la estructura.. Esta forma de medir las frecuencias naturales es más precisa y permite la comparación de los resultados medidos con modelos de elementos finitos y análisis modal..
Medición de la respuesta de frecuencia (FRF) además de una de las funciones descritas anteriormente, proporciona información sobre la fase de las vibraciones y la función de coherencia.
En una medición de la Función de Respuesta en Frecuencia se puede observar lo siguiente:
- resonancias – Los picos indican la presencia de las frecuencias naturales de la estructura bajo prueba;
- Mojadura – La amortiguación es proporcional al ancho de los picos.. Cuanto más ancho es el pico, mayor es la amortiguación;
- modo de vibración – La amplitud y la fase de múltiples FRF adquiridos en relación con un marco de referencia común se utilizan para determinar la forma del modo..
La coherencia es función versus frecuencia., que indica cuánto de la salida se debe a la entrada en el FRF. Puede ser un indicador de la calidad de FRF. Evalúa la consistencia de la FRF desde la medición hasta la repetición de la misma medición. El valor de una función de coherencia varía entre 0 mi 1.
en un analizador de vibraciones como parte de un programa de, define inequívocamente que estamos en presencia de una frecuencia natural porque, en resonancia la fase varía 180º. Si esta variación es inferior a 180º, significa que, o la estructura está muy acolchada o bien, que el movimiento de la estructura en la resonancia no ocurre en la dirección del acelerómetro y / o el martillo.
Procesamiento de datos de vibración, doConfiguración del recopilador de datos y el analizador FFT
El propósito de la configuración del analizador FFT es producir datos sobre los cuales se pueden tomar decisiones con respecto a fallas y condiciones de operación.. El conocimiento de la máquina es esencial; esto es, frecuencias de descomposición, frecuencias naturales, y amplitudes de fallas críticas. Es bien sabido que todos estos datos no estarán disponibles cuando una máquina sea monitoreada o analizada por primera vez.. sin embargo, a medida que pasa el tiempo y el analista trabaja con una máquina, la experiencia adquirida proporcionará información sobre los niveles de vibración en los que aparecen los defectos que conducen a la falla. Información de frecuencia relacionada con fallas como la velocidad del husillo, frecuencias de rodamiento, frecuencias de paso de palas o palas, y las frecuencias de apalancamiento deben estar disponibles al comienzo del monitoreo o análisis. lo, por lo tanto, posible hacer una configuración razonable basada solo en los datos del proyecto. Los dos temas principales que deben ser considerados son la resolución (frecuencias) y rango dinámico (amplitudes).
Procesamiento de datos de vibración y resolucion del espectro
La resolución del espectro depende del número de líneas utilizadas en el cálculo de FF (que está relacionado con el número de muestras de forma de onda en el búfer de entrada, el rango de frecuencia, y la ventana elegida. La frecuencia mínima resoluble es la inversa del tiempo de adquisición de datos.. En otras palabras, debe estar presente en el bloque de datos, un bloque completo (un período) de datos a la frecuencia en cuestión, antes de que se observe esta frecuencia en el espectro.
Por ejemplo, está destinado a analizar datos a una frecuencia de una velocidad de operación de 1800 RPM (30 hz), entonces [1/30 = 0.033 s/ciclo]. Un mínimo de 33 ms de datos, debe ser recogido. Caso contrário, la vibración a 30 Hz no cicló durante el proceso de adquisición de datos.
Las frecuencias no se pueden separar entre líneas.. Este hecho es importante para relacionar el rango de frecuencias y el número de filas con la frecuencia resoluble más baja.. si son elegidos 400 líneas, El espectro se dividirá en 400 puntos discretos, con todas las frecuencias que caen entre las líneas cargadas en su línea adyacente. El analizador muestra la frecuencia en el centro de la papelera. Por ejemplo, si un rango de frecuencia de 1000 HZ había sido elegido en el ejemplo, la frecuencia resoluble más baja sería 1000 Hz/400 líneas, o 2,5 hz. Así que debería haber sido recogido, 400 Sra (1/2,5 = 0,40 segundo) de dados, mi 30 Hz podría determinarse.
Procesamiento de datos de vibración – Insectos y ruido debido a las ventanas
Se introducen errores y ruido cuando se utilizan ventanas en el procesamiento FFT. Por esta razón, un factor de ventana (factor de ruido) se utiliza para calcular la resolución garantizada. Por lo tanto, la resolución teórica del rango de frecuencias dividido por el número de líneas debe reducirse multiplicando el factor de ventana dos veces..
Cuando se usa un registrador de datos para realizar diagnósticos de fallas o evaluación de condiciones, se debe guardar una forma de onda con cada espectro. Si se están registrando datos, los datos almacenados deben ser suficientes para que el análisis FFT se pueda realizar para los rangos de frecuencia y resolución deseados.
