Analisador de Vibrações – modo de funcionamento 2

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Analisador de Vibrações modo de funcionamento
II
3) O que é o Aliasing num analisador de
vibrações 4) A implementação do zoom num
analisador de vibrações

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Conteúdo do curso

• Compreender a relação entre tempo e frequência
  num analisador de vibrações
• Amostragem e digitalização num analisador de
  vibrações
• O que é o Aliasing num analisador de vibrações
• A implementação do zoom num analisador de
  vibrações
• A implementação de janelas na forma de onda
  (windows) num analisador de vibrações
• As médias num analisador de vibrações
• Largura de banda em tempo real nos analisadores
  de vibrações
• Processamento em sobreposição (overlap)
• Seguimento de ordens
• Análise do envelope
• Funções de dois canais

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Conteúdo desta apresentação
3) O que é o Aliasing num analisador de
vibrações 4) A implementação do zoom num
analisador de vibrações
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Tecnologias preditivas

Vibrações
Medição de tensão em veios
Emissão acústica
Análise de motores elétricos
Termografia
Ultrassons
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Tecnologias corretivas

Equilibragem no local
Alinhamento de veios
Proteção de rolamentos
Calibração de cadeias de monitorização de
vibrações
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O que é o Aliasing num analisador de vibrações

• A razão pela qual um analisador de espectro FFT
  precisa de tantas amostras por segundo é evitar
  um problema chamado aliasing. O aliasing é um
  problema potencial em qualquer sistema de dados
  amostrado. Muitas vezes é esquecido, às vezes com
  resultados desastrosos.

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Um exemplo simples de registo de dados com
aliasing

• Considere-se um simples exemplo de registo de
  dados para ver o que é aliasing e como ele pode
  ser evitado.
• Considere o exemplo para registo de temperatura
  de gravação mostrada na Figura.
• Um termopar é ligado a um voltímetro digital que,
  por sua vez.
• O sistema é configurado para mostrar a
  temperatura a cada segundo.
• O que seria de esperar para uma saída?

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Gráfico de variação de temperatura de um quarto
ao longo do tempo

• Se estivéssemos a medir a temperatura de uma sala
  que só muda lentamente, seria de esperar que cada
  leitura fosse quase a mesma que a anterior.
• Na verdade, estamos a amostrar muito mais
  frequentemente do que o necessário para
  determinar a temperatura da sala com o tempo.
• Se traçarmos os resultados desta "experiência de
  pensamento", esperaríamos ver resultados como a
  Figura.

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O caso da oscilação de temperatura não
apresentada no gráfico

• Se, por outro lado, estivéssemos a medir a
  temperatura de uma peça pequena que poderia
  aquecer e arrefecer rapidamente, qual seria a
  saída?
• Suponha-se que a temperatura da peça oscilasse
  exatamente uma vez a cada segundo.
• Como mostrado na Figura, o gráfico mostra que a
  temperatura nunca muda.
• O que aconteceu é que se amostrou exatamente no
  mesmo ponto do ciclo periódico da temperatura da
  peça, em cada amostra.
• Não se amostrou suficientemente rápido para ver
  as flutuações de temperatura.

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Aliasing no domínio da frequência

• Este resultado completamente errado é devido a um
  fenómeno chamado aliasing.
• O aliasing é mostrado no domínio de frequência na
  Figura.
• Dois sinais são ditos em aliasing se a diferença
  de suas frequências cai na gama de frequência de
  interesse. Essa diferença de frequência é sempre
  gerada no processo de amostragem.
• Na Figura, a frequência de entrada é ligeiramente
  superior à frequência de amostragem, pelo que é
  gerado uma componente de aliasing de baixa
  frequência.
• Se a frequência de entrada equivale à frequência
  de amostragem como em nosso exemplo da medição de
  temperatura da peça pequena, então a componente
  de aliasing cai em DC (zero Hertz) e tem-se a
  saída constante que vimos antes.

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Como se pode garantir que se evita o problema de
aliasing numa situação de medição?

• A Figura mostra que, se o analisador de vibrações
  amostrar com mais do dobro da maior frequência
  que estamos a medir, os resultados do aliasing
  não cairão dentro da gama de frequência em
  análise.
• Portanto, um filtro (ou o processador FFT que age
  como um filtro) após o amostrador removerá os
  resultados de aliasing, mostrando os sinais de
  vibrações de entrada desejados se a taxa de
  amostragem da forma de onda for maior do que o
  dobro da maior frequência do espetro das
  vibrações de entrada.
• Se a taxa de amostragem for menor, as componentes
  de aliasing cairão na gama de frequência da
  entrada e nenhum filtro será capaz de removê-las
  do sinal.

Critério de Nyquist - a taxa de amostragem da
forma de onda tem de ser maior do que o dobro da
maior frequência do espetro das vibrações
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Critério de Nyquist no domínio do tempo

• É fácil ver no domínio do tempo que uma
  frequência de amostragem exatamente ao dobro da
  frequência de entrada nem sempre seria
  suficiente.
• É menos óbvio que pouco mais de duas amostras em
  cada período são informações suficientes.
• Certamente não seria suficiente para dar uma
  exibição da forma de onda amostrada de alta
  qualidade.
• No entanto, viu-se na que o cumprimento do
  critério Nyquist, de uma taxa de amostragem
  superior ao dobro da frequência máxima de
  entrada, é suficiente para evitar o aliasing e
  preservar toda a informação no sinal de entrada.

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Os filtros anti-aliasings reais exigem
frequências de amostragem mais altas

• A única maneira de ter certeza de que a gama de
  frequência de entrada é limitada é adicionar um
  filtro passa baixo antes do amostrador e a ADC.
• Este filtro é designado de filtro anti-aliasing.
• Um filtro passa baixo ideal, anti-aliasing, seria
  parecido com figura a).
• Passariam todas as frequências da entrada
  desejadas e rejeitaria completamente todas as
  frequências mais elevadas que de outra maneira
  poderiam gerar aliasing na gama da frequência de
  análise de vibrações.
• No entanto, não é teoricamente possível construir
  um filtro com estas características.
• Em vez disso, todos os filtros reais parecem-se
  com a Figura b), com um decaimento gradual e uma
  taxa de rejeição finita de sinais indesejados.
• .Normalmente, isto significa que a taxa de
  amostragem é agora de duas e meia a quatro vezes
  a desejada frequência máxima de entrada.

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O filtro anti aliasing e o número de linhas do
espetro

• As vibrações de entrada, que não são bem
  atenuadas na banda de transição, ainda podem
  gerar aliasing na banda de frequência de entrada
  desejada. Para evitar isso, a frequência de
  amostragem é aumentada para o dobro da maior
  frequência da faixa de transição.
• Normalmente, isto significa que a taxa de
  amostragem é agora de duas e meia a quatro vezes
  a desejada frequência máxima de entrada.
• Como o espaçamento de frequência entre as linhas
  de espetro de frequência FFT, depende da taxa de
  amostragem, aumentar a taxa de amostragem diminui
  o número de linhas que estão na gama de
  frequência desejada.

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A necessidade de mais de um filtro anti-aliasing

• Já foi referido que, devido às propriedades do
  FFT, se deve variar a taxa de amostragem para
  variar a gama de frequência do analisador de
  vibrações. Para reduzir a gama de frequência,
  deve-se reduzir a taxa de amostragem.
• A partir das considerações sobre o aliasing,
  percebe-se que também se deve reduzir a
  frequência do filtro anti-aliasing pela mesma
  quantidade.
• A solução que é normalmente implementado pelos
  fabricantes de analisadores de vibrações consiste
  na utilização de filtros digitais e é
  implementada em conjunto com um único filtro
  anti-aliasing analógico, que existe sempre para
  fornecer proteção de aliasing na maior gama mais
  alta de frequências.
• Esta solução é designada de filtragem digital
  porque filtra o sinal de entrada depois de ter
  amostrado e digitalizado.
• Para ver como isso funciona na Figura.

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Implementação do zoom num analisador de vibrações

• Suponha -se que se pretende medir um pequeno
  sinal que está muito perto em frequência a um
  grande muito maior, como seja por exemplo uma
  banda lateral em torno de uma alta frequência de
  uma engrenagem. Ou podemos querer distinguir
  entre a vibração do estator e o desequilíbrio do
  veio no espectro de um motor.
• Recorde-se o que se referiu sobre as propriedades
  do Fast Fourier Transform que é equivalente a um
  conjunto de linhas, a partir de zero Hertz,
  igualmente espaçados até uma frequência máxima.
  Portanto, nossa resolução de frequência é
  limitada à frequência máxima dividida pelo número
  de de linhas (ou filtros).
• Uma maneira de abordar este problema é concentrar
  as linhas na gama de frequência do interesse como
  na figura.
• Tem-se agora a capacidade de olhar para todo o
  espectro de uma só vez com baixa resolução, bem
  como a capacidade de olhar para o que nos
  interessa com resolução muito maior.
• Essa capacidade de maior resolução é chamada de
  "Zoom".

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Diagrama de blocos do analisador de vibrações
para a implementação do Zoom

• Isto, no analisador de vibrações, é implementado
  misturando ou heterodinando o sinal de entrada
  para baixo na escala da gama de frequência do FFT
  selecionada.
• Num analisador de vibrações, a mistura é feita
  após a entrada ter sido digitalizada, de modo que
  a "onda de seno" é uma série de números digitais
  num multiplicador digital.
• Isso significa que a mistura será feita com um
  sinal digital muito preciso e estável para que
  nossa exibição de alta resolução também seja
  muito estável e precisa.

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Sistemas de monitorização permanente

Sistemas protetivos e preditivos
Ex
Transmissores de vibrações Monitorização
permanente de vibrações Sistemas
wireless Análise da assinatura de motores
elétricos pela técnica do MCM
Meggitt Vibro-Meter
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Equipamentos portáteis

• Vibrometros
• Analisadores de vibrações
• Coletores de dados
• Medidores de ultrassons
• Sensores de vibrações

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Pode ver um artigo sobre este tema neste link
Analisador de vibrações
www.DMC.com
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PROGRAMA DE FORMAÇÃO 2020
Para mais informações ver www.dmc.pt
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Esperamos que esta apresentação tenho sido
interessante