Average of data in measuring vibration vectors
Keywords:
vibration, vector, spectrum, discrete Fourier transform, robustness, noise reduction, averaging, balancingAbstract
Measurement of vector vibration is associated with frequency filtering of signals from sensors. Such filtering provides not only the selection of a narrowband component, but also provides an improvement in the signal-to-noise ratio for the selected signal. The filtering operation is associated with the introduction of phase errors due to the nonlinearity of the phase-frequency characteristics of the filter. The issues of reducing errors in estimating the vector of the emitted vibration component due to averaging the vectors of the vibration components with regard to the choice of a discrete series of signal sampling frequencies, the adaptive selection of the number of points in the implementation and the number of averages are considered. It is shown that an increase in the sampling frequency and the number of samples in the range is not always accompanied by a decrease in measurement errors, and an increase in the number of averages under conditions of limited duration of measurements necessarily leads to a decrease in the measurement error of the parameters of the average vector quantity. The obtained recommendations on the choice of these parameters can be used in solving problems of equipment diagnostics. A particular example of such a diagnosis is the problem of balancing rotor assemblies on the reverse frequency.
References
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.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
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
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
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.
