Этот пример показывает, как изолировать отказ вала от моделируемых данных измерений для машин с меняющимися скоростями вращения и разработать функции, которые могут помочь обнаружить отказ.
Пример предполагает, что вы уже знакомы с основными операциями с приложением. Для руководства по использованию приложения, смотрите Идентифицируйте Индикаторы Состояния для Проекта Алгоритма Прогнозирующего Обслуживания.
Следующий рисунок иллюстрирует ходовую часть с шестью зубчатыми колесами. Двигатель для ходовой части оборудован датчиком вибрации и тахометром. В этой ходовой части:
Шестерня 1 на валу мотора зацепляется с шестерней 2 с передаточным отношением 17:1.
Конечное передаточное отношение или отношение между шестернями 1 и 2 и шестернями 3 и 4 составляет 51:1.
Шестерня 5, также на валу мотора, зацепляется с шестерней 6 с передаточным отношением 10:1.
Двадцать моделируемых машин используют эту ходовую часть. Каждая машина работает с номинальной скоростью вращения в пределах 1 процента от расчетной скорости вращения 1800 об/мин. Поэтому номинальная скорость вращения для каждой машины находится в областях значений от 1782 об/мин до 1818 об/мин.
Десять машин включают в себя отказ, возникающий на валу шестерни 6.
Чтобы начать, загрузите данные в MATLAB® рабочей области и откройте Diagnostic Feature Designer.
load(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'predmaint', 'predmaintdemos', ... 'motorDrivetrainDiagnosis', 'machineData3'), 'motor_data') diagnosticFeatureDesigner
Импортируйте данные. Для этого на вкладке Feature Designer нажмите New Session. Затем в Select more variables окна New Session выберите motor_data как исходная переменная.
Завершите процесс импорта, приняв строение по умолчанию и переменные. Ансамбль включает две переменные данных - Signal/vib, который содержит сигнал вибрации и Tacho/pulse, который содержит импульсы тахометра. Ансамбль также включает переменную условия Health.
В Data Browser выберите оба сигнала и постройте график с помощью Signal Trace.
Обратите внимание, что Tacho импульсные кластеры расширяются с каждым импульсом из-за изменения скорости вращения. Если на Tacho импульсы не видны, дважды кликните Group Signals, чтобы принести Tacho сигнал на фронте.
Теперь сгруппируйте данные по условию отказа путем выбора Ensemble View Preferences > Group by "Health". Используйте панорамирование, чтобы расширить срез сигнала.
График показывает небольшие различия в peaks групп, но сигналы выглядят аналогично в противном случае.
Синхронное среднее (TSA) усредняет сигнал при одном вращении, существенно уменьшая шум, который не когерентен вращению. Отфильтрованные TSA сигналы обеспечивают базис для большого анализа вращательного оборудования, включая генерацию функций.
В этом примере скорости вращения варьируются в пределах 1 процента от проекта значения. Вы захватываете это изменение автоматически, когда вы используете Tacho сигнал для обработки TSA.
Чтобы вычислить сигнал TSA, выберите Filtering & Averaging > Time-Synchronous Signal Averaging. В диалоговом окне:
Подтвердите выбор в Signal.
В Tacho Information выберите Tacho signal и подтвердите выбор сигнала.
Выберите Compute nominal speed (RPM). Эта опция приводит к расчету набора номинальных скоростей машины или рабочих точек от Tacho сигнал. Вы можете использовать эту информацию при выполнении последующей обработки, такой как фильтрация сигнала TSA. Поскольку ваша переменная тахометра названа Tachoприложение сохраняет эти значения как переменную условия Tacho_rpm.
Примите все другие настройки.
Средние сигналы TSA чище, чем необработанные сигналы. Высоты пиков кластеризованы условием здоровья, так же как и раньше, но график не показывает достаточной информации, чтобы указать источник отказа.
Опции фильтрации TSA в приложении все начинаются с сигнала TSA и вычитают из этого сигнала различные компоненты, чтобы получить отфильтрованный сигнал. Каждый тип фильтрованного сигнала приводит к уникальным функциям, которые вы можете использовать, чтобы обнаружить определенные отказы в зубчатом train. Один из этих отфильтрованных сигналов является difference сигналом. Различие TSA содержит компоненты, которые остаются после вычитания всех компонентов, которые обусловлены проектом ходовой части для компонентов, которые не находятся в интересующей вас области. В частности, обработка разностного сигнала TSA вычитает:
Частота вала и гармоники
Частоты и гармоники зацепления передач
Боковые полосы на частотах зацепления передач и их гармоники
В данном примере вы заинтересованы в дефекте сетки между шестерней 5 и шестерней 6. Чтобы фокусироваться на сигналах, возникающих из-за этого дефекта, фильтруйте сигналы, сопоставленные с другими шестернями. Для этого используйте последующие передаточные числа, описанные в описании модели, когда вы перемещаетесь вниз по ходовой части. Соотношение между шестернями 1 и 2 составляет 17. Соотношение между шестернями 1/2 и 3/4 составляет 51. Эти коэффициенты становятся вашими порядками на ротацию.
Для вычисления разностного сигнала TSA выберите Filtering & Averaging > Filter Time-Synchronous Averaged Signals. В диалоговом окне:
Установите Signal на сигнал TSA Signal_tsa/vib.
В Signals to Generate выберите Difference signal.
В Speed Settings выберите Nominal rotation speed (RPM), а затем Tacho_rpm.
Подтвердите, что Domain Order.
Установите Rotation orders значение [17 51].
Когда вы группируете нанесенные на график данные по Health, вы также видите переменную условия Tacho_rpm в списке опций.
Полученный график показывает явное колебание. Сгруппировать данные по healthy и faulty метки. Колебание присутствует только для faulty машин. Используя курсоры данных, можно показать, что период этого колебания составляет около 0,0033 секунд. Соответствующая частота колебаний составляет около 303 Гц или 18 182 об/мин. Эта частота имеет отношение примерно 10:1 со скоростью основного вала 1800 об/мин и соответствует передаточному отношению 10:1 между шестерней 5 и шестерней 6. Поэтому разностный сигнал изолирует источник моделируемого отказа.
В предыдущих разделах вы используете импульсы тахометра, чтобы точно сгенерировать сигналы TSA и разностные сигналы. Если у вас нет информации о тахометре, можно использовать постоянное значение частоты вращения, чтобы сгенерировать эти сигналы. Однако результаты менее точны.
Посмотрите, можно ли изолировать дефект, не используя Tacho сигнал. Вычислите как сигнал TSA, так и разностный сигнал с общей для ансамбля скоростью вращения 1800 об/мин.
Новый сигнал TSA имеет имя Signal_tsa_1/vib. Как показано на графике, сгенерирование сигнала TSA без информации тахометра создает менее четкий сигнал, затем генерирует сигнал с информацией тахометра.
Вычислите разностный сигнал, используя Signal_tsa_1/vib и настройки Constant rotation speed (RPM).
На полученном графике все еще можно увидеть колебание для faulty набор машин, но как и с сигналом TSA, колебание намного менее ясно, чем предыдущий разностный сигнал. Неучтенное изменение 1% об/мин оказывает значительное влияние на результаты.
Используйте TSA и разностные сигналы Signal_tsa/x и Signal_tsa_tsafilt/x_Difference для вычисления функций вращательного машинного оборудования во временной области.
Чтобы вычислить эти функции, выберите Time-Domain Features > Rotating Machinery Features. В диалоговом окне выберите сигналы для TSA signal и Difference signal, а затем выберите все опции функции, которые используют TSA или разностные сигналы.
Получившаяся гистограмма графиков указывать на хорошее разделение между healthy и faulty группы для всех признаков, основанных на сигнале TSA, и для FM4 (куртоз) в функциях, основанных на сигнале разности.
Поскольку разностный сигнал отображает четкое колебание, которое ограничено faulty группа, спектральные функции также могут хорошо различать healthy и faulty группы. Чтобы вычислить спектральные функции, необходимо сначала вычислить спектральную модель. Для этого нажмите Spectral Estimation > Order Spectrum. Как и прежде, выберите ваш разностный сигнал как Signal, и сигнал тахометра как Tacho signal.
Полученный график отображает колебание дефекта как первый пик на графике примерно в порядке 10.
Вычислите спектральные функции нажатием Spectral Features. В диалоговом окне:
Подтвердите выбор для Spectrum.
Переместите ползунок области значений порядков, чтобы охватить область значений от 0 до 200. Когда вы перемещаете ползунок, график спектрального порядка включает изменение.
Получившиеся гистограммы указывают на хорошую дифференциацию между группами для BandPower и PeakAmp. PeakFreq1 показывает небольшое количество группового перекрытия.
Оцените функции, используя рейтинг T-теста по умолчанию. Для этого нажмите Rank Features и выберите FeatureTable1. Приложение автоматически ранжирует функции и строит графики счетов.
Спектральные функции BandPower и PeakAmp занять два лучших места с счетами значительно выше, чем другие функции.
Вращательные функции Kurtosis и CrestFactor занять третье и четвертое места с счетами гораздо ниже спектральных функций, но все же значительно выше остальных функций.
Остальные функции, вероятно, не полезны для обнаружения отказов этого типа.
Используя эти высокопоставленные функции, вы можете перейти к экспорту функций в Classification Learner для обучения или в рабочее рабочее пространство MATLAB для включения алгоритма.
Diagnostic Feature Designer | gearConditionMetrics | tsa | tsadifference
