Tärinäanalyysi auttaa tarkkailemaan ja havaitsemaan ongelmia tärinätietojen avulla. Lue tärinäanalyysimenetelmistä, työkaluista ja tekniikoista, tärinäanalyysin mittausmenetelmistä ja muista.

mikä on Tärinäanalyysi?

Tärinäanalyysi määritellään prosessiksi, jolla mitataan koneiden tärinätasoja ja-taajuuksia ja sen jälkeen analysoidaan näiden tietojen avulla, kuinka terveitä koneet ja niiden osat ovat. Vaikka eri värähtelymuotojen laskemiseen käytettävät sisäiset toiminnot ja kaavat voivat monimutkaistua, kaikki alkaa kiihtyvyysmittarin käyttämisestä tärinän mittaamiseen. Aina kun kone on käynnissä, se aiheuttaa tärinää. Koneeseen kiinnitetty kiihtyvyysanturi tuottaa jännitesignaalin, joka vastaa tärinän määrää ja koneen tuottaman tärinän taajuutta, yleensä kuinka monta kertaa sekunnissa tai minuutissa värähtely tapahtuu.

kaikki kiihtyvyysmittarista kerätyt tiedot menevät suoraan tiedonkeruuohjelmistoon (data collector), joka tallentaa signaalin joko Amplitudi vs. aika (tunnetaan aika-aaltomuotona), Amplitudi vs. taajuus (tunnetaan nopeana Fourier-muunnoksena) tai molemmat. Kaikki nämä tiedot analysoidaan tietokoneohjelmien algoritmeilla, jotka puolestaan analysoidaan insinöörien tai koulutettujen tärinäanalyytikkojen avulla koneen terveyden määrittämiseksi ja mahdollisten lähestyvien ongelmien, kuten löysyyden, epätasapainon, vinoutumisen, voiteluongelmien ja paljon muuta. Tärinäanalyysi voi havaita ongelmia, kuten:

• Laakerointiviat
• mekaaninen väljyys
• Sähkömoottoriviat

resonanssi-ja luonnolliset taajuudet

• Sähkömoottoriviat
• taipuneet akselit
• vaihteiston viat
• tyhjä tila tai kuplat (kavitaatio) pumpuissa

Virranjakaja ja linjaus-ja huoltokoulutuksen antaja VibrAlign käyttää esimerkkinä teollisuuspuhaltimen ottamista, tuulettimen terän poistamista ja käynnistämistä. Odotetusti tuuletin värähtelee epätasapainoisen Tuulettimen pyörän takia. Tämä epätasapainoinen voima tapahtuu kerran per kierros tuuletin. Toinen esimerkki olisi vaurioitunut laakerirata, joka aiheuttaa laakerirullan tärinän aina, kun se koskettaa spallia (samanlainen kuin kuoppa moottoritiellä). Jos pyörähdykseen osuu kolme laakerirullaa kierrosta kohden, pitäisi nähdä tärinäsignaali, joka on kolme kertaa puhaltimen käyntinopeus.

Tärinäanalyysimenetelmät

vaikka kiihtyvyysmittarit ovat edelleen yleisin tärinätietojen keräämiseen käytetty työkalu, nykytekniikka ja parannettu anturitekniikka ovat mahdollistaneet kosketuksettomat, nopeat laseranturit, jotka voivat havaita asioita, joita kiihtyvyysmittarit eivät pysty havaitsemaan. Tärinäanalyysi on yleensä jaettu neljään periaatteeseen, ja jokainen periaate antaa erityistä tietoa tärisevien osien työskentelyolosuhteista ja ominaisuuksista.

1. aika-alue: kun värähtelysignaali poimitaan anturista (laite, joka muuntaa fysikaalisen suureen sähköiseksi signaaliksi) ja näytetään oskilloskoopin näytöllä, sitä kutsutaan aaltomuodoksi. Tämä signaali on aika-alueella. Aika-alue on amplitudi piirrettynä aikaa vastaan. Vaikka suurin osa koneen tärinäongelmista havaitaan spektrianalyysillä, jotkin tyypit näkyvät helpommin aaltomuodossa.
2. Taajuusalue: kun aiemmin käsitelty aaltomuoto altistetaan spektrianalyysille, lopputuloksena on kuva taajuudesta vs. Amplitudi eli spektri. Spektri on taajuusalueella, kuten tärinä on aika-alueella. Suurin osa koneiden tärinän perusteellisesta analysoinnista tehdään taajuusalueella tai spektrianalyysillä.
3. yhteisalue: koska värähtelysignaalit vaihtelevat ajan myötä, useamman kuin yhden spektrin laskeminen kerralla voi olla hyödyllistä. Tätä varten voidaan käyttää Gabor-Wigner-Wavelet-nimistä yhteistä aikatekniikkaa. Tätä tekniikkaa käytetään nopean Fourier-muunnoksen (käsitellään jäljempänä) variaatioiden laskemiseen, mukaan lukien lyhytaikainen Fourier-muunnos (stft).
4. Modaalianalyysi: Modaalianalyysi vie mitatut taajuusvastefunktiot koneesta ja laittaa ne tietokonemalliin. Tietokonemalli voidaan näyttää kaikkien eri värähtelytilojen animaatioilla. Mallia voidaan säätää joko lisäämällä tai poistamalla asioita, kuten massaa tai jäykkyyttä, jotta vaikutukset näkyisivät.

näiden neljän perusperiaatteen ulkopuolella on lukuisia analyysimuotoja, laskelmia ja algoritmeja, joita käytetään värähtelyanalyysin eri osa-alueiden määrittämiseen. Näitä ovat:

• aika-aaltomuoto: aika-aaltomuoto on kiihtyvyys vs. aika näkyy taulukoina ja tontteina. Aika-aaltomuodot näyttävät lyhyen ajan näytteen raa ’ asta tärinästä, paljastaen vihjeitä koneiden kunnosta, joka ei aina ole selvä taajuusalueella. Aika-aaltomuotoisten tärinäsignaalien käyttäminen tärinäanalyysityökaluna on FFT: n avulla.



• nopea Fourier-muunnos (FFT): FFT määritellään algoritmiksi, jota käytetään spektrin laskemiseen aika-aaltomuodosta. Toisin sanoen, se on laskelma, jonka tarkoituksena on hajottaa signaali kaikille sen taajuuksille. Jos muistat aika verkkotunnuksen ja taajuusalueen edellä, FFT muuntaa signaalin aika verkkotunnuksen taajuusalueella. Nopeaa Fourier-muunnosta käytetään useimmiten koneen vikojen, kuten suuntausvirheen tai epätasapainon havaitsemiseen.
• Vaihemittaus: värähtelyanalyysistä puhuttaessa vaihe on kahden kulman yksikköinä mitatun signaalin välinen suhteellinen Aikaero verrattuna aikaan. Se toimii vain, jos kaksi signaalia verrataan ovat samalla taajuudella. Vaihemittausta käytetään yhdessä FFT: n kanssa koneen vikojen, kuten irronneiden osien, suuntausvirheen ja epätasapainon selvittämiseen.
• Tilausanalyysi: Tilausanalyysi on muunnelma FFT-analyysistä ja sitä käytetään lähinnä mittaamaan koneiden värähtelyjä vaihtelevilla kierroksilla minuutissa (RPM). Toisin sanoen järjestysanalyysi on taajuusanalyysi, jossa spektrin taajuusakseli esitetään hertsin sijaan RPM: n järjestyksessä. Termillä ”käskyt” tarkoitetaan taajuutta, joka on referenssin Pyörimisnopeuden kerrannainen. Jos esimerkiksi tärinäsignaali on yhtä suuri kuin kaksi kertaa Moottorin pyörimisliikkeen taajuus, kertaluku on kaksi.
• Tehospektritiheys (PSD): Tehospektritiheys lasketaan kertomalla Amplitudi FFT: stä sen eri muodoilla, jotta se normalisoituisi taajuuskaapin leveydellä (bin leveys viittaa ryhmitettyihin x-akselin arvoihin). Ajattele PSD: n tarkastelevan ”satunnaisia” värähtelyjä tai liikettä monilla eri taajuuksilla. PSD vertailee tarkasti satunnaisia tärinäsignaaleja, joilla on eri signaalin pituudet.



• Kirjekuorianalyysi: Kirjekuorianalyysi on värähtelyanalyysin muoto, jolla voidaan havaita hyvin vähäenergiset vaikutukset, jotka usein piilotetaan muilla tärinäsignaaleilla. Se on suosittu diagnostiikkatyökalu vaurioituneille hammaspyörille ja rullalaakereille.
• kiertorata: kiertorata määritellään päiväkirjan keskilinjaa kantavan Hihan kuvana. Se mitataan sijoittamalla kaksi luotainta laakerikoteloon 90 asteen välein. Näiden antureiden tiedot voidaan näyttää digitaalisesti, ja niiden avulla voidaan havaita öljyn pyörre – öljyn aiheuttama akselivärähtely, joka saa päiväkirjan liikkumaan.
• Resonanssianalyysi: Resonanssianalyysi tunnistaa kaikki koneiden luonnolliset värähtelyt ja taajuudet. Resonanssi tarkoittaa suurta tärinää, joka voi saavuttaa vahingollisia tasoja.

Tärinämittauksen Kategoriat

• tärinän yleinen taso: tärinän yleisen tason tarkistamisen voi ajatella olevan kuin ”karkea tarkistus” koneessa. Tunnustelemalla konetta kädelläsi voit määrittää yleisen käsityksen siitä, kulkeeko se suurin piirtein laajalla taajuusalueella. Tämä alkutarkastus on paras pyörivissä koneissa, erityisesti suurnopeuskoneissa. Se ei yleensä koske mäntämoottorikoneita.
• tärinän spektrianalyysi: spektrianalyysi on prosessi, jossa signaali muutetaan aika-alueelta taajuusalueelle. Se tehdään usein FFT: llä. Signaali analysoidaan, jotta voidaan määrittää mahdolliset merkittävät taajuudet, jotka tulevat koneen komponenteista. Jos taajuussignaalissa on huippu, se on todennäköinen tärinän lähde. Yleisiä spektrianalyysin sovelluksia ovat akselin pyörimisnopeus tai se, kuinka usein hammaspyöräparilla tapahtuu hampaiden mesoutumista.
• diskreetti taajuusvalvonta: Jos sinun on valvottava tiettyä komponenttia koneessa, diskreetti taajuusvalvonta mittaa värähtelytason, joka syntyy tietyllä taajuudella, jonka kyseisen komponentin odotetaan tuottavan. Esimerkiksi, jos haluat tarkastella tiettyä akselia koneessa, voit kääntää valvonta että koneen pyörimisnopeus. Diskreetti taajuus lasketaan käyttäen FFT-algoritmia.
• Iskusykkeenmonitorointi: Iskusykkeenmonitorointi on ennakoiva huoltotekniikka, jossa tarkkaillaan vierintäelementtien laakereita kädessä pidettävällä laitteella. Kädessä pidettävä instrumentti antaa luonnollisen taajuuden, jota vierintälaakereiden synnyttämät iskut tai värähtelyt kiihottavat. Toisin sanoen, Kun kaksi metallinpalaa koskettaa toisiaan liikkeessä, iskusta kehittyy shokkiaaltoja, jotka kulkevat metallin läpi. Tätä shockwavea käytetään shokkipulssin seurannassa.
• kurtoosin mittaus: kurtoosi antaa mittana satunnaisen signaalin ”piikikkyyden”. Signaaleissa, joilla on korkeampi kurtoosi-arvo, on enemmän huippuja, jotka ovat yli kolme kertaa suuremmat kuin signaalin root mean square (RMS) – arvo. Tärinäanalyysissä kurtoosia käytetään vierintälaakereiden väsymiskehityksen seurantaan yksinkertaisella instrumentilla.
• signaalin keskiarvoistaminen: koska signaalit muuttuvat ajan myötä, signaalin keskiarvoistaminen on tärkeää spektrianalyysissä, koska se määrittää signaalin tason kullakin taajuudella. Se on erityisen tärkeää matalataajuisissa mittauksissa, koska ne tarvitsevat pidemmän keskiarvoajan saadakseen staattisesti tarkan arvion spektristä. Signaalikeskiarvoa käytetään usein pyydyksen seurannassa suhteessa sen pyörimisnopeuteen. Tässä esimerkissä signaalin keskiarvoistaminen näyttää kunkin hampaan syklisen toiminnan vaihteessa. Jos hampaassa on suuri halkeama, se havaittaisiin sen lisääntyneen joustavuuden vuoksi.
• Cepstrum analysis: alun perin keksitty luonnehtimaan maanjäristysten ja pommiräjähdysten tuottamia seismisiä kaikuja, cepstrumilla tarkastellaan toistuvia kuvioita spektrissä. Toistuvat kuviot spektrissä aistitaan yhtenä tai kahtena komponenttina cepstrumissa, jossa on useita sidebandeja, mikä voi olla hämmentävää. Cepstrum erottaa ne sivukaistat kuten spektri erottaa toistuvat aikamallit aaltomuodossa. Cepstrum analyysi käytetään usein tarkastella vuorovaikutusta pyörimistaajuus terän roottorit ja terä kulkee taajuus. Toinen esimerkki on hammaspyörien meshing-taajuuksien ja vaihteiden pyörimisnopeuksien tutkiminen.

Tärinäanalyysin mittausparametrit

kaikki nämä tärinäanalyysitekniikat auttavat tunnistamaan kolme pääparametria: kiihtyvyys, nopeus (RMS) ja siirtymä. Kukin näistä parametreista korostaa tiettyjä taajuusalueita omalla tavallaan ja voidaan analysoida yhdessä diagnosoida kysymyksiä. Katsotaanpa katsomaan kunkin parametrin.

• kiihtyvyys: kiihtyvyydellä on suurempi merkitys korkeilla taajuuksilla. Kiihdytyssignaali ei kuitenkaan ole poissuljettu. Kiihdytyssignaali voidaan muuntaa nopeudeksi tai siirtymäksi.
• Siirtymä: aivan kuten kiihtyvyys asettaa suuremman merkityksen korkeille taajuuksille, Siirtymä katsoo matalille taajuuksille. Siirtymämittauksia käytetään yleensä vain tutkittaessa mekaanisten värähtelyjen laajaa kuvaa. Saatat käyttää Siirtymä löytää epätasapaino pyörivä osa johtuu merkittävä määrä Siirtymä pyörimistaajuuksilla koneen akselin.
• nopeus: nopeus liittyy tärinän tuhovoimaan, mikä tekee siitä tärkeimmän parametrin. Se pitää yhtä tärkeänä sekä korkeita että matalia taajuuksia. Yleensä nopeuden rms-arvo (mitattuna alueella 10-10 000 Hz) osoittaa parhaan tärinän vakavuuden merkin. RMS lasketaan kertomalla huippuamplitudi 0,707: llä.

alla on esimerkki siitä, miltä kiihtyvyys, siirtymä ja nopeus näyttävät samassa signaalissa. Voit nähdä joitakin huippuja samoilla taajuuksilla, mutta jokaisella on eri amplitudit. Tämä on hyvä visuaalinen miten kukin parametri määrittää eri merkitys taajuusalueilla.

Tärinäanalyysityökalut ja-teknologia

Kehittynyt teknologia, erityisesti langattoman teknologian kehitys, on parantanut huomattavasti tärinäanalyytikkojen tapaa kerätä, tulkita ja jakaa tietoja. Nykyään tärinäanalysaattorit ovat erittäin kannettavia, kommunikoivat älypuhelinten ja tablettien kanssa reaaliajassa ja voivat tuottaa FFT: n erittäin korkealla resoluutiolla. Monet tärinäinstrumenttifirmat kehittävät omia sovelluksiaan kommunikoidakseen keskenään.

toinen kehittyneen teknologian muoto, jonka näet tärinäanalyysien tulkintalaitteissa, on koneiden tärinän 3D-simulaatiot (operating deflection shapes, ODS). Pähkinänkuoressa, tämän tyyppinen ohjelmisto liioittelee tärinän aiheuttamia liikkeitä 3D-mallissa, jotta voit visualisoida voimat, jotka vaikuttavat koneeseesi sen ollessa käynnissä.

jotkut tärinäanalyysilaitteiden yritykset tarjoavat tietokantoja, joissa on tuhansia laakerivikataajuuksia esiladattuna, jotta voit tunnistaa laakereiden tietyt vikataajuudet. Jotkut ohjelmistot voivat jatkuvasti seurata vierivien elementtien geometriaa ja varoittaa mahdollisista ennenaikaisista häiriöistä.

kuten edistyneimmässäkin teknologiassa, suurin osa tärinäanalyysidatasta ladataan automaattisesti pilveen ja on saatavilla mobiililaitteellasi, tietokoneellasi tai suoraan selaimestasi. Tämä on erityisen hyödyllistä, jos suoritat tärinäanalyysiä kolmannen osapuolen konsulttina, joten voit jakaa Spectraa vapaasti asiakkaidesi kanssa.

jatkuvan tärinän seurannan hyödyt

tässä artikkelissa käsitellyt menetelmät ja välineet eivät ole ainoastaan erinomaisia määritettäessä, mikä on vialla laitteessa tai koneessa (reaktiivinen), vaan niitä voidaan myös käyttää ongelmien havaitsemiseen ennen kuin ne aiheuttavat merkittäviä seisokkeja (ennakoiva). Tärinäanalyysin ja-seurannan avulla voidaan kvantitatiivisesti tarkastella rakenteellista heikkoutta tai löysyyttä, pyörivän komponentin löysyyttä ja sitä, onko resonanssia.

oikein toteutettuna jatkuva tärinänvalvonta auttaa optimoimaan koneiden suorituskyvyn. Nykyteknologian avulla voit ottaa jatkuvia värähtelylukemia eri laitteilla reaaliajassa ja lähettää tiedot suoraan älypuhelimeesi, tablettiisi tai työpöydällesi pilvipalvelun kautta.

• tarkkaile kriittistä laitteistoa: Kriittinen laite on mikä tahansa laite tai kone, joka voi aiheuttaa sinulle suuren taloudellisen iskun, jos vika tapahtuisi. Jatkuva tärinänvalvonta auttaa havaitsemaan poikkeamat tärinän spektrissä, mikä voi paljastaa voiteluongelmat ja laakerin viat hyvissä ajoin ennen suurten ongelmien ilmaantumista.
• valvo voimakkaasti käytettyjä laitteita: monet tehtaat toimivat 24/7, pysähtyen vain kuukausittain tai neljännesvuosittain rutiinihuoltoon. Tätä enemmän pysäyttäminen voi tulla tehtaalle kalliiksi. Verkossa jatkuva tärinänvalvonta auttaa seuraamaan voimakkaasti käytettyjen tai ongelmallisten koneiden kuntoa ja lähettää hälytyksiä, kun tila muuttuu.
• valvo vaikeasti saavutettavia laitteita: vaikeasti saavutettavissa paikoissa sijaitsevien laitteiden huollon suorittaminen on vaikeaa. Katoilla, jäähdytystorneissa ja korkean lämpötilan alueilla toimivia koneita voidaan seurata jatkuvasti tärinäpoikkeavuuksien varalta, jolloin huolto voidaan tehdä sopivaan aikaan. Tämä estää suunnittelemattomia seisokkeja ja estää huoltohenkilöstöä tarpeettomasti pääsemästä näihin paikkoihin.

Tärinäanalyysi tapaustutkimus

tärinäanalyysiprosessissa käytetyt työkalut ja tekniikat voivat olla paperilla hieman sekavia, joten katsotaanpa tosimaailman esimerkkiä IVC Technologiesista. Tässä erityistapaustutkimuksessa tarkastellaan ilmankäsittelyyksikön testausta farmaseuttisessa laitoksessa. Laitetta tarvitaan kahden syöttötuulettimen käyttämiseksi täydellä teholla, jotta se täyttää suljetun ilmavirran vaatimukset. Ilmankäsittelylaitteessa on kaksi suoraan kytkettyä puhaltinta, joissa molemmissa on 150 hevosvoiman moottori. Puhallinyksikön alkukartoitus osoitti laitteen toimivan normaalisti, kun yksi tuuletin oli käynnissä, mutta kun toinen tuuletin oli kytketty päälle, tärinäongelmia ilmeni tietyissä asetuspisteissä.

Tärinäanalyysi paljasti, että kun tuuletin nro 2 oli kytketty päälle, värähtelyn amplitudi kasvoi hieman kaikissa kolmessa mittauspisteessä, kun taas tuuletin nro 1 pysyi samana. Testaus osoitti korkein amplitudi ilmestyi Moottorin perämoottori pystysuora 0.456 tuumaa sekunnissa, hallitseva huippu 841 Sykliä minuutissa, mukaan IVC Technologies. Tämä viittasi siihen, että ongelma saattaa olla rakenteellinen resonanssivärähtely, koska spektritieto ei osoittanut muita merkkejä mekaanisista ongelmista.

*IVC Technologies Air Handling Unit Case Studyn tiedot

konsulttina IVC Technologies suositteli yritystä tarkastamaan rungon rakenteen ja Tuulettimen nro 2 dynaamisen vaimentimen. Lisäksi suositeltiin törmäystestiä resonanssivärähtelyn tarkempaan paikantamiseen ja analysointiin.