Изолируйте отказ вала Используя Diagnostic Feature Designer

В этом примере показано, как изолировать отказ вала от симулированных данных об измерении для машин с различными скоростями вращения и разработать оценки, которые могут помочь обнаружить отказ.

Пример принимает, что вы уже знакомы с основными операциями с приложением. Для примера при использовании приложения смотрите, Идентифицируют Индикаторы состояния для Прогнозирующего Проекта Алгоритма Обслуживания.

Описание модели

Следующая фигура иллюстрирует ходовую часть с шестью механизмами. Двигатель для ходовой части оснащен датчиком вибрации и тахометром. В этой ходовой части:

Механизм 1 на вале двигателя сцепляется с механизмом 2 с передаточным отношением 17:1.
Итоговое передаточное отношение или отношение между механизмами 1 и 2 и механизмами 3 и 4, 51:1.
Механизм 5, также на вале двигателя, сцепляется с механизмом 6 с передаточным отношением 10:1.

Двадцать симулированных машин используют эту ходовую часть. Каждая машина действует с номинальной скоростью вращения в 1 проценте скорости вращения проекта 1 800 об/мин. Поэтому номинальная скорость вращения для каждой машины располагается между 1 782 об/мин и 1 818 об/мин.

Десять из машин включают разработку отказа на вале механизма 6.

Импортируйте и исследуйте данные об измерении

Чтобы запуститься, загрузите данные в свой MATLAB^® рабочая область и открытый Diagnostic Feature Designer.

load(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'predmaint', 'predmaintdemos', ...
  'motorDrivetrainDiagnosis', 'machineData3'), 'motor_data')
diagnosticFeatureDesigner

Импортируйте данные. Для этого во вкладке Feature Designer, нажмите New Session. Затем в Select more variables окна New Session выберите motor_data как ваша исходная переменная.

Завершите процесс импорта путем принятия настройки по умолчанию и переменных. Ансамбль включает две переменные данных — Signal/vib, который содержит сигнал вибрации и Tacho/pulse, который содержит импульсы тахометра. Ансамбль также включает условную переменную Health.

В Data Browser выберите оба сигнала и постройте их вместе использование Signal Trace.

Обратите внимание на то, что Tacho импульсные кластеры расширяются с каждым импульсом из-за изменения скорости вращения. Если Tacho импульсы не отображаются, нажимают Group Signals дважды, чтобы принести Tacho предупредите к передней стороне.

Теперь сгруппируйте данные условием отказа путем выбора Ensemble View Preferences > Group by "Health". Используйте регулятор панорамы, чтобы расширить срез сигнала.

График показывает небольшие различия в peaks групп, но сигналы выглядят подобными в противном случае.

Рассчитайте синхронное среднее

Синхронное во времени усреднение (TSA) составляет в среднем сигнал по одному вращению, существенно уменьшая шум, который не является когерентным с вращением. Отфильтрованные TSA сигналы обеспечивают базис для большого анализа вращательного машинного оборудования, включая генерацию функции.

В этом примере скорости вращения варьируются в 1 проценте расчетного значения. Вы получаете 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 специфичных для машины номинальных скоростей или рабочим точкам, от Tacho сигнал. Можно использовать эту информацию, когда вы выполняете последующую обработку, такую как фильтрация сигнала TSA. Поскольку вашу переменную тахометра называют Tacho, приложение хранит эти значения как условную переменную Tacho_rpm.
Примите все другие настройки.

Усредненные TSA сигналы более чисты, чем необработанные сигналы. Пиковые высоты кластеризируются состоянием здоровья, как они были прежде, но график не показывает достаточно информации, чтобы указать на источник отказа.

Вычислите сигнал различия в TSA

Опции фильтрации TSA в приложении, которое все начинают с TSA, сигнализируют и вычитают различные компоненты из того сигнала произвести отфильтрованный сигнал. Каждый отфильтрованный тип сигнала дает к уникальным функциям, которые можно использовать, чтобы обнаружить определенные отказы в зубчатой передаче. Один из этих отфильтрованных сигналов является сигналом difference. Сигнал различия в TSA содержит компоненты, которые остаются после того, как вы вычитаете все компоненты, которые происходят из-за проекта ходовой части для компонентов, которые не находятся в вашей сфере интересов. А именно, обработка сигналов различия TSA вычитает:

Частота вала и гармоники
Поймавшие в сети механизм частоты и гармоники
Боковые полосы на поймавших в сети механизм частотах и их гармониках

В данном примере вы интересуетесь дефектом mesh между механизмом 5 и механизмом 6. Чтобы фокусироваться на сигналах, являющихся результатом этого дефекта, отфильтруйте сигналы, сопоставленные с другими механизмами. Для этого используйте последовательные передаточные отношения, описанные в описании модели, когда вы спускаете ходовую часть. Отношение между механизмами 1 и 2 равняется 17. Отношение между механизмами 1/2 и 3/4 равняется 51. Эти отношения становятся вашими порядками вращения.

Чтобы вычислить сигнал различия в 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) и затем Tacho_rpm.
Подтвердите, что Domain является Order.
Установите Rotation orders на [17 51].

Когда вы группируете отображенные на графике данные Health, вы также видите условную переменную Tacho_rpm в списке опций.

Получившийся график показывает ясное колебание. Сгруппируйте данные healthy и faulty метки. Колебание присутствует только для faulty машины. Используя Data Cursor, можно показать, что период этого колебания составляет приблизительно 0,0033 секунды. Соответствующая частота колебания составляет приблизительно 303 Гц или 18 182 об/мин. Эта частота имеет примерно 10:1 отношение с первичной скоростью вала 1 800 об/мин и сопоставима с 10:1 передаточное отношение между механизмом 5 и механизмом 6. Сигнал различия поэтому изолирует источник симулированного отказа.

Изолируйте отказ без сигнала тахометра

В предыдущих разделах вы используете импульсы тахометра, чтобы точно сгенерировать сигналы TSA и сигналы различия. Если у вас нет информации о тахометре, можно использовать постоянное значение об/мин, чтобы сгенерировать эти сигналы. Однако результаты менее точны.

Смотрите, можно ли изолировать дефект, не используя Tacho сигнал. Вычислите и сигнал TSA и сигнал различия со скоростью вращения всего ансамбля 1 800 об/мин.

Новый сигнал TSA имеет имя Signal_tsa_1/vib. Когда график показывает, генерирование сигнала TSA без информации о тахометре производит меньше четкого сигнала, затем генерирующего сигнал с информацией о тахометре.

Вычислите сигнал различия использование Signal_tsa_1/vib и установка Constant rotation speed (RPM).

В получившемся графике можно все еще видеть колебание для faulty набор машин, но как с сигналом TSA, колебание намного менее ясно, чем предыдущий сигнал различия. Неучтенное изменение на 1 процент об/мин оказывает значительное влияние на результаты.

Извлеките вращающиеся функции машинного оборудования

Используйте TSA, и различие сигнализирует о Signal_tsa/x и Signal_tsa_tsafilt/x_Difference вычислить временной интервал вращательные функции машинного оборудования.

Чтобы вычислить эти функции, выберите Time-Domain Features > Rotating Machinery Features. В диалоговом окне выберите сигналы использовать для TSA signal и Difference signal и затем выбрать все опции функции, которые используют сигналы различия или TSA.

Получившиеся графики гистограммы показывают хорошее разделение между healthy и faulty группы для всех основанных на TSA-сигналом функций, и для FM4 (эксцесс) в основанных на различии-сигналом функциях.

Извлеките спектральные функции

Поскольку сигнал различия отображает ясное колебание, которое ограничивается faulty группа, спектральные функции, вероятно, будут, также дифференцироваться хорошо между healthy и faulty группы. Чтобы вычислить спектральные функции, необходимо сначала вычислить спектральную модель. Для этого нажмите Spectral Estimation > Order Spectrum. Как прежде, выберите свой сигнал различия как Signal и ваш сигнал тахометра как Tacho signal.

Получившийся график отображает колебание дефекта как первый пик в графике примерно в порядке 10.

Вычислите спектральные функции путем нажатия на Spectral Features. В диалоговом окне:

Подтвердите выбор для Spectrum.
Переместите ползунок области значений порядка, чтобы покрыть диапазон от 0 до 200. Когда вы перемещаете ползунок, график спектра порядка включает изменение.

Получившиеся гистограммы указывают на хорошее дифференцирование между группами для BandPower и PeakAmp. PeakFreq1 показывает небольшое количество перекрытия группы.

Отранжируйте признаки

Отранжируйте признаки с помощью T-тестового рейтинга по умолчанию. Для этого нажмите Rank Features и выберите FeatureTable1. Приложение автоматически ранжирует признаки и строит баллы.

Спектральные функции BandPower и PeakAmp займите эти два первых места с баллами значительно выше, чем другие функции.
Вращательные функции Kurtosis и CrestFactor займите третьи и четвертые места с баллами намного ниже, чем спектральные функции, но все еще значительно выше, чем остающиеся функции.
Остающиеся функции вероятны не полезные для обнаружения отказов этого типа.

Используя эти высокопоставленные функции, вы могли теперь идти дальше, чтобы экспортировать признаки к Classification Learner для обучения или к вашему рабочему пространству MATLAB для объединения алгоритма.

Документация