CHƯƠNG 2: ĐO TỐC ĐỘ VÒNG QUAY CỦA ĐỘNG CƠ BẰNG CẢM BIẾN
2.3 Một số phương pháp phân tích và xử lý tín hiệu rung
Tín hiêu rung động thu được từ cảm biến gia tốc thông thường là dạng sóng phức tạp là tổ hợp của nhiều tần số, mà trong đó các thông tin tần số sẽ cho ta biết nguồn gốc của thành phần gây rung động, và thông tin về biên độ rung sẽ cho t biết mức độ nghiêm trọng của nguồn gây rung đó. Việc trích xuất chính xác các thông tin đó sẽ giúp cho việc sửa chữa và bảo dƣỡng động cơ thích hợp. Có rất nhiều dạng tín hiệu rung động khác nhau, thường được phân loại như sau:
- Tín hiệu diễn ra trong thời gian dài, nhƣng trong dải tần hẹp - Tín hiệu diễn ra trong thời gian ngắn, nhƣng trong dải tần rộng - Tín hiệu diễn ra trong thời gian ngắn, nhƣng trong dải tần hẹp
- Tín hiệu có dải tần thay đổi theo thời gian phụ thuộc vào tốc độ động cơ
Hình 2- 6. Đồ thị thời gian – Tần số của tín hiệu rung
Bước đầu tiên trong việc phân tích tín hiệu là phải biết rõ tín hiệu cần phân tích ở dạng nào và sau đó là lựa chọn thuật toán phù hợp để trích xuất đƣợc các thông tin cần thiết từ tín hiệu thô ban đầu.
2.3.1 Phân tích trong miền tần số
Phân tích trong miền tần số là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng nhất để phân tích một tín hiệu rung động. Cơ bản nhất là FFT là phương pháp chuyển
-38-
đổi tín hiệu từ miền thời gian vào miền tần số. Kết quả của chuyển đổi này là một phổ năng lượng và cho biết năng lượng của tín hiệu tại từng tần số riêng. Phương pháp này phú hợp cho việc phân tích các tín hiệu có thành phần tần số không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên kết quả của phương pháp này không mang thông tin về thời gian nên phương pháp này không phú hợp cho việc phân tích các tín hiệu có thành phần tần số thay đổi theo thời gian. Và có thể có một số lƣợng vô hạn các tín hiệu có thể tạo ra phổ năng lƣợng nhƣ nhau. Ví dụ, trong hình 16, có hai tín hiệu chirp. Ở hình trên tần số tín hiệu tăng theo thời gian trong khi ở hính dưới tần số tín hiệu dưới giảm theo thời gian. Mặc dù cách biến đổi tần số của hai tín hiệu là khác nhau, nhƣng phổ tần số tính bằng FFT là giống hệt nhau vì năng lƣợng ở mỗi tần số riêng là nhƣ nhau.
Hình 2- 7. Phổ tần của tín hiệu Chirp
Hạn chế thứ hai của FFT là nó không thể phát hiện các sự kiện diến ra trong khoảng thời gian cực ngắn hoặc các đỉnh nhọn trong tín hiệu. Các sự kiện này thường diễn ra đột ngột trong một khoảng thời gian ngắn và thường có năng lượng thấp trong một băng tần rộng. Khi chuyển đổi sang miền tần số, năng lƣợng của nó trải dài trên một bằng tần rộng,nên có thể không nhận ra đƣợc sự tồn tại của nó trong miền tần số. Trong hình 27, hai tín hiệu tương tự nhau, với tín hiệu thứ 2 chứa một sự kiện thoáng qua. Bất chấp sự hiện diện của sự kiện này thoáng qua, phổ của cả hai tín hiệu giống hệt nhau.
-39-
Hình 2- 8. Sự kiện thoáng qua ở tín hiệu 2 không thấy đƣợc ở phổ tần số 2.3.2 Phân tích theo bậc sóng hài
Khi thứ hiện phân tích các tính chất của tín hiệu rung có liên quan trực tiếp đến tốc độ quay của động cơ nhƣ: sự mất cân bằng, mất đồng trục, lỗi ổ đỡ..
Xét phổ năng lƣợng trong hình 28 có 2 điểm tại đó biên độ lớn nhất là tại tần số 60 Hz, tương ứng với tốc độ trục quay của máy, và đỉnh thứ 2 là hài bậc 4 của của tốc độ này , tương ứng với tín hiệu rung từ ổ đỡ. Trong trường hợp muốn theo dõi tình trạng hoạt động của ổ đỡ thì ta phải đánh giá hài bậc 4 này.
Hình 2- 9. Phổ tần tại hộp số của tuabin gió tại tốc độ quay 60 Hz Tuy nhiên khi tốc độ giảm xuống 50 Hz thì hài bậc 4 này bị dịch theo.
-40-
Hình 2- 10. Phổ tần tại hộp số của tuabin gió tại tốc độ quay 50 Hz
Phương pháp phân tích theo bậc sóng hài , thay vì lấy FFT của dữ liệu miền thời gian, tín hiệu đƣợc lấy mẫu lại theo miền gócvà kết hợp với tốc độ quay đo đƣợc từ một tachometer để tính toán ra phổ theo bậc sóng hài.
Hình 2- 11. Phổ theo bậc sóng hài của tuabin gió tại tốc độ quay 60 Hz (trên) và 50 Hz (dưới)
Với phương pháp này thì sóng hài bậc 4, không bị dịch đi khi tốc độ thay đổi, giúp dễ dàng hơn cho việc đánh giá sóng hài của một hệ thống quay.
-41- 2.3.3 Phân tích trong miền thời gian - tần số
Một trong những hạn chế của việc phân tích trong miền tần số là không mang thông tin về thời gian, điều này chỉ phù hợp với các tín hiệu tĩnh. Phép phân tích thời gian - tần số (Time-Frequency Analysis hay JTFA) có thể khắc phục đƣợc hạn chế này. JTFA thực hiện lấy FFT của nhiều phần dữ liệu diễn ra trong một khoảng thời gian ngắn. Nếu thực hiện FFT trong một khoảng thời gian đủ nhỏ thì các thông tin về tần số chƣa kịp thay đổi và có thể kết hợp các FFT này để xem sự thay đổi phổ năng lƣợng theo thời gian.
Hình 2- 12. Kết quả Phân tích JTFA của hai tín hiệu Chirp. Tín hiệu có tần số giảm theo thời gian (bên trái) và tín hiệu có tần số tăng theo thời gian (bên phải).
Kết quả phân tích thời gian-tần số cho thấy năng lƣợng của tín hiệu đƣợc phân bố trong miền thời gian-tần số, trục x là thời gian, và trục y là tần số. Cường độ màu sắc cho thấy năng lượng của tín hiệu tại thời gian và tần số tương ứng
Bởi vì kết quả ảnh phổ của JTFA cho thấy sự thay đổi của các thành phần tần số theo thời gian nên phương pháp này thích hợp cho việc phân tích các tín hiệu thay đổi theo thời gian.
2.3.4 Phân tích Quefrency
Hay còn gọi là phân tích Ceptrum đó là FFT log của phổ tín hiệu. Trục x của FFT là biến tần số, còn của Ceptrum là Quefrency. Quefrency có đơn vị là “s”
nhƣng không phải theo nghĩa của miền thời gian. Nếu phổ tần số FFT cho thấy tính tuần hoàn của tín hiệu trong thời gian tên miền, thì Cepstrum cho thấy tính tuần
-42-
hoàn của một phổ tần . Cepstrum thường được gọi là quang phổ của một quang phổ.
Hình 10 mô tả mối quan hệ giữa một FFT và một Cepstrum.
Hình 2- 13. Quan hệ giữa phổ tần và Cepstrum
Phân tích Cepstrum đặc biệt hữu ích cho việc phát hiện sóng hài, là những thành phần tuần hoàn trong một phổ tần số và rất phổ biến ở phổ rung động của máy.
2.3.5 Phân tích Wavelet
Phương pháp này thường được sử dụng để phân tích các đặc trưng của tín hiệu rung có dải tần hẹp và diễn ra trong khoảng thời gian ngắn, ví dụ nhƣ trong khi thay đổi tốc độ có thể xuất hiện 1 tín hiệu thoảng qua từ ổ bi, trục..
Các sóng wavelet dùng làm tham chiếu phải có hai thuộc tính: Chấp nhận đƣợc và đều đặn. Chấp nhận đƣợc nghĩa là sóng wavelet tham chiếu hay “ Mother wavelet” phải có phổ băng thông giới hạn và cũng có nghĩa là có giá trị trung bình không trong miền thời gian tức là sóng wavelet là dao động. Tính đều đặn nghĩa là sóng wavelet phải mịn và có tính tập trung trong cỏ miền thời gian và tần số, tức là phải là dạng dao động và diễn ra trong thời gian ngắn.
-43-
Hình 2- 14. Phổ tần của sóng sin và sóng wavelet
Miền tần số của sóng sin rất gọn trong khi miền tần số thì không. Còn sóng wavelet thì gọn trong cả miền thời gian và tần số.
Phương pháp phân tích wavelet sử dụng hàng ngàn sóng wavelet được định nghĩa trước. Tín hiệu rung thu được sẽ được so sánh với các dạng sóng wavelet đã biết trong thƣ viện.
Động cơ tốt Động cơ có lỗi
Hình 2- 15. Trong miền thời gian không phân biệt đƣợc dạng sóng của động cơ tốt và động cơ bị lỗi, nhưng sử dụng phương pháp phân tích wavelet các lỗi sẽ trở lên
rõ ràng hơn.
2.3.6 Phân tích dựa trên mô hình
Phương pháp này so sánh tín hiệu rung động với một mô hình tuyến tính của tín hiệu và trả về sai số giữa hai tín hiệu đó. Mô hình tự hồi quy (AR) đƣợc sử dụng nhƣ là mô hình tuyến tính. Mô hình AR khá hữu ích cho việc phát hiện quá trình quá độ trong một tín hiệu rung. Quá trình quá độ nhƣ vậy có thể xảy ra khi
-44-
thiết bị thay đổi trạng thái, thay đổi tải.. Sai số giữa các phép đo rung hiện tại và mô hình AR, còn đƣợc gọi là sai số mô hình, cho biết quá trình quá độ xảy ra trong tín hiệu
Hình 2- 16. Sai số mô hình AR chỉ ra quá trình quá độ trong tín hiệu gốc