Skip to main content
Modül kütüphanesine dön

Sinyal Filtreleri · Kullanım rehberi

Gelişmiş Tanılama Rehberi

Bu rehber, Gelişmiş Tanılama widget’ında Hilbert dönüşümüyle zarf tespitini anlatır. Taşıyıcı bandın neden seçildiğini, zarfın darbelerin tekrar frekansını nasıl ortaya çıkardığını ve sonucun bir arıza hipotezine bağlanmadan önce nasıl yorumlanacağını açıklar. Kapsamlı tanılama akışı Rulman ve Dişli Arıza Tanılama modülünde bulunur.

Kontrol rehberiÖrnek hesaplama
Çalışma ekranına geçin

Neden ihtiyaç duyulur?

Zarf tespiti ne işe yarar?

Hasarlı bir rulmandan gelenler gibi tekrarlı küçük darbeler, yüksek frekanslı bir yapısal rezonansı uyarır. Darbeler normal spektrumda zor görülür; ancak rezonansın genliğini modüle ederler. Zarf tespiti bu genlik değişimini çıkarır; değişimin frekansı darbelerin tekrar frekansına eşittir.

Analiz için neler gerekir?

Rezonans bandını (taşıyıcıyı) içerecek kadar yüksek hızda örneklenmiş, kalibre edilmiş bir titreşim sinyali gerekir. Bant, darbelerin uyardığı rezonansın çevresinde seçilmeli ve tamamen Nyquist frekansının altında kalmalıdır.

Sonuç nasıl kullanılır?

Zarf sinyali, tekrar frekanslarını bulmak için FFT / Spektrum ile analiz edilir ve bu frekanslar makine kinematiğinden beklenen frekanslarla karşılaştırılır. Tek başına bir zarf bileşeni arızayı tanımlamaz; modülasyon yük değişimi veya başka kaynaklardan da gelebilir.

Bu rehberde ele alınan konular

  • Taşıyıcı ve modülasyon farklıdır
  • Zarf bir bulgudur, teşhis değildir

Ne zaman kullanılır: Tekrarlı darbeler yüksek frekans rezonansını uyardığında zarf tespitini kullanın. Daha kapsamlı tanılama akışı Rulman ve Dişli Arıza Tanılama modülündedir.

01

Uygulama arayüzü

Pencere tüm sayfaları ve sonuç sekmelerini aynı anda gösteremez. Aşağıdan bir ekran görünümü, ardından numaralı bölgelerden birini seçin; her açıklama ilgili kontrolün ne yaptığını ve hangi sonucu etkilediğini anlatır.

İncelemek istediğiniz ekran görünümünü seçin

600 Hz’de çınlayan tekrarlı darbeler; taşıyıcı çevresinde bant geçirilip Hilbert dönüşümüyle demodüle edilir.

Gelişmiş Tanılama — Zarf tespiti + Graph
Güncel MachinePulseAI masaüstü uygulamasından (Space teması) sentetik doğrulama verisiyle alınmıştır. Değerler açıklayıcıdır; makine ölçümü değildir.

Bu görünümdeki bölgeler

1

Zarf tespiti + Graph

Analiz yöntemi

Envelope Detection (Hilbert dönüşümü) bugün kullanılabilir; order tracking ve kepstrum girdileri sonraki bir aşamaya ayrılmıştır ve listede devre dışıdır.

Kontrol rehberi: ayarlar ve ne zaman seçilir

Gelişmiş Tanılama

Kontrol rehberi

Temel kontroller

Gerekli girdiler

  • Titreşim dalga biçimi

Çıktılar

  • Zarf kanalı

Seçili kontrol

Yöntem

Kullanılabilir yöntem Envelope Detection’dır (zarf tespiti). Genlik zarfını analitik sinyal (Hilbert dönüşümü) ile çıkarır; rulman arızası, dişli dişi ve vuruntu tespiti için uygundur.

Ayarlar ve ne zaman seçilir

Envelope Detection (zarf tespiti)
Tekrarlı darbelerin yüksek frekanslı bir rezonansı uyarması beklendiğinde kullanın. Sonuç, spektrumu darbe tekrar frekansını gösteren yeni bir zarf kanalıdır.
Diğer seçenekler
Bu alandaki Order Tracking ve Cepstrum seçenekleri burada henüz kullanılamaz. Bu analizler için Order Takibi modülünü ve Rulman ve Dişli Arıza Tanılama modülünü (kepstrum) kullanın.

Amacını öğrenmek için bir kontrol seçin. Bu uygulama akışının kavramsal rehberidir; uygulama ekran görüntüsü veya canlı analiz değildir.

Gerekli girdiler

Titreşim dalga biçimi

Seçilen taşıyıcı bandı yakalayacak örnekleme hızında kalibre edilmiş kanal kullanın.

02

Temel kavramlar

Aşağıdaki kavramlar hesaplamanın veya görünümün neyi ölçtüğünü açıklar; sonuç yorumlanmadan önce bilinmelidir.

Taşıyıcı ve modülasyon farklıdır

Çınlama frekansı uyarılmış rezonansı, zarf tekrarı uyarımın ne sıklıkta geldiğini anlatır.

Zarf bir bulgudur, teşhis değildir

Modülasyon darbe, yük değişimi veya başka kaynaklardan oluşabilir. Beklenen kinematik frekansları ve çalışma koşullarını karşılaştırın.

Temel denklemler

Analitik sinyal zarfı

e(t)=∣x(t)+jH{x(t)}∣e(t)=\left|x(t)+j\mathcal{H}\{x(t)\}\right|

H Hilbert dönüşümüdür. e(t) yorumundan önce amaçlanan taşıyıcı bandı seçin.

03

Örnek hesaplama

Açıklayıcı örnek · gerçek makine ölçümü değildir

İki frekansı ayırın

Taşıyıcı 3 kHz · tekrar 100 Hz

Her 10 ms’de uyarılan 3 kHz çınlama 100 Hz zarf bileşeni verebilir. 3 kHz tepesi tek başına darbe tekrar hızını tanımlamaz.

Parametreyi değiştirin, ilişkiyi görün

Çalışılmış ilişkiyi keşfetmek için kontrolleri hareket ettirin. Tüm değerler sentetiktir; belirtilen varsayımlar geçerlidir.

Tekrar frekansı

100 Hz

Yalnızca skaler eğitim modeli. Uygulama analizini çalıştırmaz veya gerçek ölçümü doğrulamaz.

04

Uygulama prosedürü

  1. 01

    Taşıyıcıyı inceleyin

    Kaynak spektrumunda yararlı rezonans bandını bulun.

  2. 02

    Zarfı çıkarın

    Bandı ayarlayıp etkin Hilbert yöntemini uygulayın.

  3. 03

    Tekrarı kontrol edin

    Zarf frekanslarını analiz edip makine kinematiğiyle doğrulayın.

Çıktılar

Zarf kanalı

Genlik modülasyonunu temsil eden türetilmiş zaman dalgası.

Sık yapılan hatalar

Kullanılamayan seçenekleri çalışıyor sanmak

Order analizi için ayrı Order Takibi modülünü kullanın; bu paneldeki seçenekler bu analizleri çalıştırmaz.

En yüksek bandı körlemesine seçmek

Güçlü elektriksel ton mekanik darbe modülasyonu taşımadan banda hakim olabilir.

05

Kaynaklar

Bu kaynaklar temel kavramları açıklar. Uygulama kontrolleri ve kullanılabilirlik yerel MachinePulseAI uygulamasına göre anlatılır.

İlgili modülle devam edin

Erken Erişim Şimdi Açık

Bugün daha akıllı analiz etmeye başlayın

Savunma, havacılık, enerji ve otomotiv sektörlerindeki test ve değerlendirme ekipleri için tasarlandı. Teknik ürün demosu talep edin.

Windows 10/11 · En az 8 GB RAM · İnternet gerektirmez