Analyseobjekt Ordnungsanalyse (Option Ordnungsanalyse)

07.02.2018
 Analyseobjekt Ordnungsanalyse (Option Ordnungsanalyse)

Analyseobjekt Ordnungsanalyse (Option Ordnungsanalyse)

<< Klicken, um Inhaltsverzeichnis anzuzeigen >>

 

Analyseobjekt Ordnungsanalyse (Option Ordnungsanalyse)

Dieses Analyseobjekt berechnet eine Ordnungsanalyse für drehzahlabhängige Schwingungen. An rotierenden Maschinen gemessene Vibrationen zeigen ein Spektrum, in dem Maxima bei Frequenzen auftreten, die einem Vielfachen der Drehzahl der Maschine entsprechen. Für das Auftreten dieser Maxima gibt es zwei verschiedene Ursachen. Einerseits kann man die Maschine als nicht-lineares Übertragungssystem betrachten, welches mit einer der Drehzahl entsprechenden, harmonischen Schwingung angeregt wird. Die Nicht-Linearität erzeugt Oberwellen dieser Grundschwingung, welche zu entsprechenden Maxima führen. Andererseits kann eine solche Maschine Komponenten enthalten, deren Drehzahl nicht gleich der Grunddrehzahl ist, aber immer einem festen Vielfachen dieser Drehzahl entspricht. So haben z. B. verschiedene Wellen in einem Getriebe unterschiedliche Drehzahlen. Aber auch die Zähne eines Zahnrades oder die Kugeln in einem Kugellager erzeugen Vibrationen, die in fester Relation zur Drehzahl stehen. Kennt man dieses als Ordnung bezeichnete Verhältnis aus Grundfrequenz einer Komponente zur Grundfrequenz der Maschine, dann lassen sich einzelne Maxima im Spektrum gezielt einer einzigen oder wenigen Komponenten der Maschine zuordnen. Hiermit kann z. B. die Ursache von Resonanzen isoliert werden.

Bei der Ordnungsanalyse werden die bei einer bestimmten Drehzahl gemessenen Schwingungssignale einer Fourier-Transformation (FFT) unterzogen. Aus dem Spektrum werden dann einzelne Spektrallinien entnommen, deren Frequenz einem Vielfachen (Ordnung) der durch die Drehzahl bestimmten Grundfrequenz entspricht.

Zur Ordnungsanalyse werden im Wesentlichen zwei Messverfahren angewendet. Bei einem Hochlauf, werden die Vibration und die Momentandrehzahl synchron gemessen, während die Maschine langsam von ihrer Mindest- zu ihrer Maximaldrehzahl hochgefahren wird. Die zu analysierenden Drehzahlen werden dann im Drehzahlsignal gesucht und für die entsprechenden Stellen im Vibrationssignal wird eine Fourier-Transformation berechnet. Aus dem Spektrum werden anschließend die den Ordnungen entsprechenden Frequenzen entnommen. Für ein Ergebnis mit optimaler Genauigkeit sollte eine winkelbasierte Abtastung einer zeitbasierten vorgezogen werden. In diesem Fall ist die Anzahl der Abtastungen pro Umdrehung bei jeder Drehzahl gleich groß und die spektrale Auflösung der FFT daher unabhängig von der Momentandrehzahl. Des Weiteren ist bei diesem Verfahren zu beachten, dass die Drehzahl der Maschine nicht zu schnell variiert wird. für jede gewünschte Drehzahlposition muss nämlich ein Zeitausschnitt für die FFT entnommen werden, für den die Drehzahl als konstant angenommen wird. Variiert die Drehzahl in einem solchen Zeitausschnitt, dann verwischen die Peaks im Spektrum, d. h. diese werden flacher und breiter.

Bei einem zweiten Verfahren wird die Maschine zunächst auf eine bestimmte Drehzahl gebracht und dann wird für diese Drehzahl eine Messung der Vibration durchgeführt. Dieser Vorgang wird für alle gewünschten Drehzahlen wiederholt. Wenn die Drehzahl der Maschine nicht exakt auf dem jeweiligen Vorgabewert gehalten werden kann, dann kann diese synchron gemessen und für die Ordnungsanalyse bereitgestellt werden. Die Ordnungsanalyse ermittelt dann den Mittelwert der gemessenen Drehzahl und ordnet diesen dem entsprechenden Vibrationssignal zu.

Das Ergebnis der Ordnungsanalyse ist eine Signalreihe mit Z-Komponente, wobei die zweidimensionale Y-Komponente immer die spektralen Amplitudenwerte enthält. Die X- und Z-Komponenten enthalten die Drehzahl oder Frequenz und die Ordnung.

Hinweis   Achten Sie auf ausreichend hohe Abtastraten. Für die höchste auszuwertende Frequenz (= Höchste Drehzahl * Höchste Ordnung / 60) müssen gemäß dem Nyquist-Theorem mindestens zwei Abtastungen pro Periode vorliegen.

Registerkarte Daten

Abtastung

Das Analyseobjekt kann Zeitsignale und Winkelsignale verarbeiten. Ein Zeitsignal liegt vor, wenn Sie mit zeitlich konstanter Abtastrate gemessen haben.  Wenn Sie mit Zeitsignalen arbeiten, hat die Zeitachse der Schwingungen oft eine andere physikalische Einheit als der Kehrwert der Drehzahl. Die Drehzahl wird z. B. oft in der Einheit 1/min angegeben während die Einheit der Zeit 1s ist. Aus diesem Grund können Sie einen Korrekturdivisor angeben, durch den die Drehzahl dividiert werden soll, um die Frequenz zu berechnen. Ein Winkelsignal liegt vor, wenn die Abtastrate drehzahlabhängig ist, d. h. eine bestimmte Anzahl von Abtastungen pro Umdrehung vorgenommen wurde. Wählen Sie die Option Winkelsignal mit Winkel im Bogenmaß in der X-Komponente, wenn Ihre Daten den korrekten Winkel im Bogenmaß bereits enthalten. Ist dies nicht der Fall, dann wählen Sie die Option Winkeldaten mit fester Anzahl Abtastungen pro Umdrehung. In diesem Fall muss keine X-Komponente vorhanden sein. Stattdessen geben Sie die Anzahl der Abtastungen pro Umdrehung als festen Wert an.

Die Momentandrehzahl wird oft mit einem Impulsgeber gemessen, der eine bestimmte Anzahl von Impulsen pro Umdrehung erfasst. Sie können das hieraus resultierende Impulssignal direkt als Drehzahlsignal angeben. Markieren Sie hierzu die Option Drehzahl ist Impulssignal und geben Sie die Anzahl der Impulse pro Umdrehung an. Wenn die Messdaten als Zeitsignale vorliegen, dann muss dieses Impulssignal ebenfalls als Zeitsignal angegeben werden. Liegen Winkeldaten mit fester Anzahl Abtastungen pro Umdrehung vor, dann genügt es, eine Datenreihe mit den gemessenen Impulsen anzugeben, weil die Winkelinformation berechnet werden kann.

Daten

Das Analyseobjekt kann drei unterschiedliche Datenstrukturen verarbeiten. Sie können eine Signalreihe angeben. Deren Y-Komponente enthält dann mehrere Schwingungen, die bei unterschiedlichen Drehzahlen gemessen wurden. Jede Spalte der Y-Datenmatrix enthält das Schwingungssignal zu einer bestimmten Drehzahl. Die X-Komponente enthält entweder die Abtastzeitpunkte oder die Winkel im Bogenmaß, welche ignoriert werden, wenn die Anzahl Abtastungen pro Umdrehung angegeben wurde. Die Z-Komponente enthält die Drehzahlen, bei denen die einzelnen Schwingungen gemessen wurden.

Als zweite Alternative können Sie mehrere Signale und deren zugeordnete Drehzahlen angeben. Die Signale können Winkel- oder Zeitsignale sein und können unterschiedlich lang sein. Liegen Winkeldaten mit fester Anzahl Abtastungen pro Umdrehung vor, dann können Sie auch hier die X-Komponenten weglassen und Datenreihen angeben. Zu jedem Signal geben Sie eine Drehzahl oder entsprechende Impulsdaten an. Sie können einen Einzelwert, eine Datenreihe oder ein Signal für die Drehzahl angeben. Ein Einzelwert wird direkt als entsprechende Drehzahl interpretiert. Ansonsten wird die Drehzahl ggf. zunächst wie oben angegeben aus den Impulsdaten berechnet. Die Drehzahlreihe wird anschließend gemittelt, um einen Einzelwert zu erhalten.

Als dritte Alternative kann ein einzelnes Signal mit einem Hochlauf analysiert werden. Hierzu muss das Signal alle zu analysierenden Drehzahlen abdecken. Die Momentandrehzahl muss als zweiter Datensatz zur Verfügung gestellt werden. Diese muss nicht zwingend synchron mit dem Hochlauf gemessen worden sein. Wenn beide Datensätze als Zeitsignale vorliegen, wird über die X-Werte synchronisiert. Die Drehzahl kann auch hier ggf. aus Impulsdaten berechnet werden. Die Drehzahlen, für die eine Ordnungsanalyse durchgeführt werden soll, werden im Drehzahldatensatz gesucht und ab der jeweiligen Position wird ein Segment der angegebenen Länge aus dem Signal extrahiert. Jedes dieser Segmente wird dann einer Ordnungsanalyse unterzogen. Die Drehzahlen geben Sie entweder als lineare Folge über die Parameter Von, Bis und Schrittweite vor oder Sie wählen einen Datensatz, der die gewünschten Drehzahlen als Datenreihe enthält.

Generell gilt, dass innerhalb des Zeitausschnittes, der einer Drehzahl zugeordnet wird, diese Drehzahl als konstant angenommen wird, d. h. das Segment sollte so groß wie möglich gewählt werden, aber nur so groß, dass die Drehzahl als konstant angenommen werden kann. Ansonsten verwischen die Spektrallinien in der FFT, weil sich die Frequenzen im betrachteten Zeitfenster ändern. Die Einstellung der Segmentlänge ist relativ kritisch, da diese die Auflösung der FFT beeinflusst. Zur Prüfung sollte von dem Signal ein Zeit-Frequenz-Spektrum mit dem Analyseobjekt Zeit-Frequenz Spektralanalyse mit genau der gewünschten Segmentlänge gemacht werden. Dann sollten Sie die Segmentlänge so variieren, dass die zu suchenden Frequenzen gut aufgelöst werden.

Registerkarte Optionen

Spektrumtyp

Die Spektralinformation kann in einer Vielzahl von Formaten ausgegeben werden. In der folgenden Tabelle ist δF der Frequenzabstand der FFT, Re der Realteil der reellen (einseitigen) FFT für eine gegebene Frequenz, Im ist der Imaginärteil und n ist die Größe des Datensegmentes.

Spektrumtyp

Formel/Beschreibung

Amplitude

sqrt(Re² + Im²) / n

RMS-Amplitude

sqrt((Re² + Im²) / 2) / n

PSD - spektrale Leistungsdichte

(Re² + Im²) / n² / δF / 2

MSA - gemittelte Amplitude²

(Re² + Im²) / n² / 2

Amplitude²

(Re² + Im²) / n²

Komplexe Amplitude

complex(Re, Im) / n

Realteil

Re / n

Imaginärteil

Im / n

Phase

arctan(Im / Re)

FFT-Länge und FFT-Segmentabstand

Für jedes Schwingungssignal, bzw., bei Signalen mit einem Hochlauf, für jedes Datensegment wird eine FFT berechnet. Wenn Sie im Feld FFT-Länge die Auswahl größtmöglich markieren, dann erstreckt sich die FFT über die gesamte Datenlänge, genauer, über die nächst kleinere 2-er Potenz. Wenn Sie wie angegeben markieren und eine Fensterlänge angeben, dann wird eine gemittelte FFT berechnet. Ein FFT-Fenster der angegebenen Länge wandert über das Datensegment und für jede Position wird eine FFT berechnet. Die so erhaltenen Einzelspektren werden anschließend gemittelt, um das Ergebnis zu bilden. Wenn Sie nahtlos im Feld FFT-Segmentabstand wählen, dann liegen die einzelnen FFT-Segmente lückenlos hintereinander. Wählen Sie wie angegeben und geben Sie einen Segmentabstand ein, um eine Überlappung der Segmente zu erreichen. Eine FFT-Länge von 1024 und ein Segmentabstand von 512 führen z. B. zu einer Überlappung von 50%. Das gemittelte Spektrum heißt Periodogramm und weist gegenüber einer Einzel-FFT eine verminderte Varianz der spektralen Amplitude bei gleichzeitig verminderter spektraler Auflösung auf.

Fenster

Um den Leckeffekt der Fourier-Transformation zu vermindern, können Sie die Schwingungen vor der Transformation mit einer Fensterfunktion bewerten. Diese Bewertung führt zu einer schärferen Ausprägung der Spektrallinien im Ergebnis. Die Amplituden des Spektrums werden jedoch auch vermindert. Wenn Sie Amplitudennormierung wählen, wird auf den Gewinn der verwendeten Fensterfunktion normiert, d. h. die Summe aller Werte der Fensterfunktion dividiert durch deren Anzahl. Dies kompensiert die durch die Fensterbewertung der Daten erfolgende Dämpfung der Amplituden.

Ordnungen und Bandbreite

Die Ordnungen können Sie direkt eingeben oder einen Datensatz angeben, der diese enthält. Bei der Entnahme der den Ordnungen entsprechenden Frequenzen untersucht das Analyseobjekt ein Frequenzband um diese Frequenzen und entnimmt die Spektrallinie mit dem größten Betrag. Die Bandbreite für diesen Vorgang können Sie in Prozent der der Ordnung entsprechenden Drehzahl (Ordnung * Drehzahl) angeben.

Ergebnis

Das Ergebnis der Ordnungsanalyse kann in verschiedenen Formen ausgegeben werden. Es ist immer eine Signalreihe, deren Y-Komponente die als Ordnungen entnommenen Spektrallinien enthält. Wenn Sie mit Einzelsignalen arbeiten, werden diese im Ergebnis automatisch nach aufsteigender Drehzahl sortiert ausgegeben.

Je nach gewünschtem Ergebnisformat enthält die X-Komponente entweder die Ordnungen einer bestimmten Drehzahl, die Drehzahlen einer bestimmten Ordnung, die Frequenz, d. h. das Produkt aus Drehzahl und Ordnung oder Daten, die aus einem externen Datensatz entnommen werden. Bei der Darstellung über dem Produkt aus Drehzahl und Ordnung sind Resonanzpunkte in der Darstellung gut zu erkennen, weil diese übereinander zu liegen kommen.

Beispiele

In der Projektdatenbank C:\Users\Public\Documents\Weisang\FlexPro\2017\Beispiele\Ordnungsanalyse.fpd bzw. C:>Benutzer>Öffentlich>Öffentliche Dokumente>Weisang>FlexPro>2017\Beispiele\Ordnungsanalyse.fpd finden Sie Beispiele für die verschiedenen Datenstrukturen, für die eine Ordnungsanalyse durchgeführt werden kann.

Verwendete FPScript-Funktion

OrderTracking

Siehe auch

Analyseobjekte

Option Ordnungsanalyse

Fourier-Spektralanalyse

Analyseobjekt Gesplittete Ordnungen

Analyseobjekt Beschleunigungshyperbelschar

Share article or send as email:

You might be interested in these articles