Analisador de Vibrações – modo de funcionamento 1 - PowerPoint PPT Presentation

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Analisador de Vibrações – modo de funcionamento 1

Description:

Nesta apresentação faz-se uma introdução à análise digital de sinal utilizada pelos analisadores de vibrações e contem o essencial que se deve saber para os utilizar. É constituído pelas seguintes partes: 1.Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações 2.Amostragem e digitalização num analisador de vibrações 3.O que é o Aliasing num analisador de vibrações 4.A implementação do zoom num analisador de vibrações 5.A implementação de janelas na forma de onda (windows) num analisador de vibrações 6.As médias num analisador de vibrações 7.Largura de banda em tempo real nos analisadores de vibrações 8.Processamento em sobreposição (“overlap”) 9.Análise e seguimento de ordens 10.Análise do envelope 11.Funções de dois canais – PowerPoint PPT presentation

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Why and how: Nesta apresentação faz-se uma introdução à análise digital de sinal utilizada pelos analisadores de vibrações e contem o essencial que se deve saber para os utilizar.

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Title: Analisador de Vibrações – modo de funcionamento 1


1
Analisador de Vibrações modo de funcionamento I
  1. Compreender a relação entre tempo e frequência
    num analisador de vibrações
  2. Amostragem e digitalização num analisador de
    vibrações
  • www.dmc.pt

2
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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
  • Compreender a relação entre tempo e frequência
    num analisador de vibrações
  • Amostragem e digitalização num analisador de
    vibrações

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Tecnologias preditivas

Vibrações
Medição de tensão em veios
Emissão acústica
Análise de motores elétricos
Termografia
Ultrassons
6
Tecnologias corretivas

Equilibragem no local
Alinhamento de veios
Proteção de rolamentos
Calibração de cadeias de monitorização de
vibrações
7
Propriedades da análise de vibrações com FFT
  • O Fast Fourier Transform (FFT) é um algoritmo
    para transformar dados do domínio de tempo para o
    domínio de frequência.
  • Isso significa que o algoritmo transforma
    amostras digitalizadas do domínio de tempo para
    amostras no domínio de frequência, como se mostra
    na Figura

8
Os registos da forma de onda das vibrações o
bloco
  • Um bloco de tempo é constituído por N amostras
    igualmente espaçadas, da forma de onda analógica
    do sinal do sensor de vibrações, que entra no
    analisador de vibrações.

9
O FFT é calculado em blocos de amostras da forma
de onda.
  • Como se mostra na Figura 3, este registo de tempo
    é transformado como um bloco completo num bloco
    completo de linhas de frequência.
  • Todas as amostras do registo de tempo são
    necessárias para calcular cada linha no domínio
    de frequência.
  • Isto está em contraste com o que se poderia
    esperar, ou seja, que uma única amostra de
    domínio de tempo se transforma em exatamente uma
    linha de domínio de frequência.
  • Compreender esta propriedade de processamento de
    blocos do FFT é crucial para entender muitas das
    propriedades do Analisador de Vibrações.

10
Obtém-se um novo bloco de amostras da forma de
onda após a aquisição de cada nova amostra de
forma de onda
  • Por exemplo, como o FFT transforma todo o bloco
    de bloco de tempo como um todo, não pode haver
    resultados válidos de domínio de frequência até
    que um registo de tempo completo tenha sido
    adquirido.
  • No entanto, uma vez concluída, a amostra mais
    antiga pode ser descartada, todas as amostras
    deslocadas no registo de tempo e uma nova amostra
    adicionada ao final do bloco como se vê na Figura
    .
  • Assim, uma vez que o bloco é inicialmente
    preenchido, temos um novo bloco em cada vez que a
    se adquire uma nova amostra no domínio do tempo
    e, portanto, poder-se-ia ter novos resultados
    válidos no domínio de frequência, cada vez que
    existe uma nova amostra no domínio do tempo.

11
Quantas linhas existem no espetro de frequência?
  • Referiu-se anteriormente que o bloco tem n
    amostras igualmente espaçadas.
  • Outra propriedade do FFT é que ele transforma
    essas amostras no domínio de tempo para n/2
    linhas igualmente espaçadas no domínio da
    frequência.
  • Só se obtém metade das linhas, porque cada linha
    de frequência realmente contém duas peças de
    informação, amplitude e fase.
  • O significado disto é mais facilmente visto se
    olharmos para a relação entre o domínio de tempo
    e frequência.

12
A fase de componentes do domínio da frequência é
importante
  • Até agora, tem-se implícito que a amplitude e
    frequência das ondas sinusoidais contém todas as
    informações necessárias para reconstruir a
    entrada.
  • Mas deve ser óbvio que a fase de cada uma dessas
    ondas sinusoidais é importante também.
  • Por exemplo, na Figura , mudamos a fase dos
    componentes de onda sinusoidal de maior
    frequência deste sinal.
  • O resultado é uma distorção severa da forma de
    onda original.

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O que é o espaçamento das linhas do espetro de
frequência?
a) Período de sinal de entrada é igual a bloco de
tempo. Menor frequência observável.
  • Agora que sabemos que temos linhas n/2 igualmente
    espaçadas no domínio da frequência, qual é o seu
    espaçamento?
  • Podemos ver na Figura que, se o período do sinal
    de entrada for maior do que o registo de tempo,
    não temos como determinar o período (ou
    frequência, que é o seu recíproco).
  • Portanto, a linha de menor frequência do FFT
    ocorre numa frequência igual à inversa da duração
    do bloco de tempo.


b) Período de sinal de entrada mais longo do que
o bloco de tempo. A frequência do sinal de
entrada é desconhecida
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Espaçamento em frequência de todas as linhas do
espetro
  • Estabelece-se agora, que o afastamento entre
    estas duas linhas e qualquer outro para de linhas
    consecutivas é o inverso da duração do bloco de
    tempo.

15
Qual é a frequência máxima do espetro FFT?
  • Agora pode-se determinar que a maior frequência
    que podemos medir é

n número de amostras do boco de tempo
Porque temos linhas n/2 espaçadas pelo recíproco
do registo de tempo a partir de zero Hertz .
16
A gama de frequência da analisadores de vibrações
é determinada pela taxa de amostragem do bloco de
tempo
  • Uma vez que gostaríamos de ajustar a gama de
    frequência da medição, devemos variar o fmáximo.
  • O número de amostras de tempo é fixado pela
    implementação do algoritmo FFT.
  • Portanto, devemos variar o período do registo de
    tempo para variar fmax.
  • Para fazer isso, devemos variar a taxa de
    amostragem para que sempre se tenha n amostras no
    período de tempo variável do registo.
  • Isto é ilustrado na Figura .
  • Observe-se que, para cobrir frequências mais
    altas, devemos amostrar mais rapidamente.

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Amostragem e digitalização num analisador de
vibrações
  • A entrada para o Analisador de Vibrações é uma
    tensão analógica contínua com origem no sensor de
    vibrações.
  • Lembre-se também que o FFT requer amostras
    digitalizadas da entrada de seus cálculos
    digitais.
  • Portanto, precisamos adicionar um amostrador ao
    conversor analógico - digital (ADC) ao nosso
    processador FFT para fazer um analisador de
    espectro.
  • Pode-se ver este diagrama de blocos básico na
    Figura.

18
O Amostrador ADC não deve introduzir erros.
19
A gama dinâmica de um analisador de vibrações
  • A gama dinâmica é outro aspecto da resolução.
  • É uma medida da capacidade de analisar pequenos
    sinais na presença de grandes, como mostra a
    figura.
  • A gama dinâmica de um analisador de vibrações é
    definida como a proporção entre os maiores e
    menores sinais que podem ser analisados ao mesmo
    tempo.
  • A ampla gama dinâmica é importante para analisar
    sinais de vibração de baixo nível na presença de
    grandes componentes residuais de desequilíbrio.

20
Gama dinâmica e número de bits num analisador de
vibrações quanto maismelhor
  • Na figura pode-se ver a relação entre número de
    bits do conversor analógico digital e a gama
    dinâmica em dB
  • Os analisadores modernos têm uma gama dinâmica na
    ordem dos 120 dB o que lhes permite dispensar a
    função de ajuste de fim de escala (auto-range),
    por conseguirem medir toda a gama de medida dos
    acelerómetros piezoelétricos mais comuns.

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Gama dinâmica e número de bits do ADASH VA5
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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
23
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
25
PROGRAMA DE FORMAÇÃO 2020
Para mais informações ver www.dmc.pt
26
Esperamos que esta apresentação tenho sido
interessante
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