Усреднение данных при измерении векторов вибрации
Ключевые слова:
вибрация, вектор, спектр, дискретное преобразование Фурье, робастность, шумоподавление, усреднение, балансировкаАннотация
Измерение векторной вибрации связано с частотной фильтрацией сигналов, поступающих от датчиков. Такая фильтрация обеспечивает не только выделение узкополосной составляющей, но и обеспечивает улучшение отношение сигнал/шум для выделяемого сигнала. Операция фильтрации связана с внесением фазовых погрешностей из-за нелинейности фазо-частотной характеристики фильтра. Рассмотрены вопросы снижения погрешностей оценки вектора выделяемой вибрационной составляющей за счет усреднения векторов вибрационных составляющих с учетом выбора дискретного ряда частот дискретизации сигналов, адаптивного выбора числа точек в реализации и числа усреднений. Показано, что увеличение частоты дискретизации и числа выборок в диапазоне не всегда сопровождается снижением погрешностей измерения, а увеличение количества усреднений в условиях ограничения на длительность измерений обязательно ведет к снижению ошибки измерения параметров средней векторной величины. Полученные рекомендации по выбору указанных параметров могут быть использованы при решении задач диагностики оборудования. Частным примером такой диагностики является решение задач балансировки роторных узлов на оборотной частоте.
Библиографические ссылки
Скворцов О. Б. Мониторинг оборотной вибрации роторного оборудования // Шестой междисциплинарный научный форум с международным участием «Новые материалы и перспективные технологии», М.: 23–27 ноября 2020. Сборник материалов, Т. 1. АНО ЦНТР, 2020. С. 977–982.
Шуленин В. П. Робастные методы математической статистики. – Томск: Изд-во НТЛ, 2016. – 260 с.
Правоторова Е. А., Скворцов О. Б. Вопросы точности статистической оценки вибрационных сигналов при использовании эргодической теории // Научные труды 4-ой Международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию ИМАШ РАН, «Живучесть и конструкционное материаловедение» (ЖивКоМ–2018). – М.: Ижевск: Институт компьютерных исследований. – 2018. С. 222–224.
Правоторова Е. А., Скворцов О. Б. Обработка сигналов векторных датчиков физических величин // Сборник научных трудов: материалы Международной научно-технической конференции «Информатика и технологии. Инновационные технологии в промышленности и информатике»; МТУ ФТИ. Выпуск 23 (XXIII) – М.: 2017. – С. 124-126.
Правоторова Е. А., Скворцов О. Б. Статистические оценки вибрационных сигналов // Международная конференция «Живучесть и конструкционное материаловедение» (ЖивКоМ– 2016): Труды конференции (Москва, 26-28 октября 2016 года) / М: Изд-во ИМАШ РАН. 2016. С. 141–144.
Schatzman J. C. Accuracy of the discrete Fourier transform and the fast Fourier transform // SIAM J. SCI. COMPUT. Vol. 17, No. 5, pp. 1150–1166, September 1996
Vaseghi S. V. Signal processing and noise reduction // Third Edition. Wiley. 2006.– 480 с.
Скворцов О. Б. Датчики для измерения низкочастотной вибрации // Датчики и системы, № 4, 2017.С. 16–21.
Jacobsen N-J., Andersen P. Operational Modal Analysis on Structures with Rotating Parts // Brüel & Kjær, bn 0446 – 15 p. [Электронный ресурс] URL: https://www.bksv.com/media/doc/bn0446.pdf
Yunus Bulut, Mehmet Güngör On the distributions of order statistics of random vectors // e-Journal of New World Sciences Academy. 2008, Volume: 3, Number: 4. Article Number: A0105. P. 636–641.
Мардиа К. Статистический анализ угловых наблюдений // М.: Физматлит, 1978. – 240 с.
Скворцов О. Б. Измерение фаз и вибрационный мониторинг роторного оборудования // Приборы и системы. Управление, контрольдиагностика. № 2, 2017.С. 53–56.
Johnson B. K., Cap J. S. Removal of stationary sinusoidal noise from random vibration signals // Sandia report. SAND 2018-1900. 2018. – 53 p.
Скворцов О. Б. Анализ вибрационных сигналов при решении задач балансировки роторов // Автоматизация. Современные технологии, № 2, 2018. С. 60–66.
Гулуев Г. А. Робастная система идентификации вибрационного состояния и прогнозирования предстоящих аварийных состояний для компрессорных агрегатов // Научные Труды НИПИ НЕФТЕГАЗ, 2012 № 3, С. 65–70.
Ribeiro M. P. In accessible equipment monitoring via vibratory signature analysis utilizing data collected by remote accelerometers // Thesis for PhD. University of London. 1999. – 273 p.
Скворцов О. Б. Вибрационный мониторинг компрессорного оборудования // Компрессорная техника и пневматика, № 6, 2017. С. 33–38.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 Вестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического универсВестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. Серия: механика и математикатета им. В. Г. Шухова. Серия: механика и математика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Copyright information
Тексты данной электронной статьи защищены (cc) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Вы можете свободно:
Делиться (You are free: to Share) – копировать, распространять и передавать другим лицам данную электронную книгу при обязательном соблюдении следующих условий:
– Атрибуция (Attribution) – Вы должны атрибутировать произведения (указывать автора и источник) в порядке, предусмотренном автором или лицензиаром (но только так, чтобы никоим образом не подразумевалось, что они поддерживают вас или использование вами данного произведения).
– Некоммерческое использование (Noncommercial use) – Вы не можете использовать эти произведения в коммерческих целях.
– Без производных произведений – Вы не можете изменять, преобразовывать или брать за основу эту электронную книгу или отдельные произведения.
Licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
You are free:
to Share — to copy, distribute and transmit the work
Under the following conditions:
Attribution — You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work).
Non-commercial — You may not use this work for commercial purposes.
No Derivative Works — You may not alter, transform, or build upon this work.
Any of the above conditions can be waived if you get permission from the copyright holder.
