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Analisador de vibrações - Modo de funcionamento V

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Analisador de vibrações - Modo de funcionamento V

Aqui explica-se o modo de funcionamento de um analisador de vibrações. Vão ser referidos nomeadamente os seguintes aspetos:

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

Aqui explica-se o modo de funcionamento de um analisador de vibrações. Vão ser referidos nomeadamente os seguintes aspetos:

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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Analisador de vibrações - Modo de funcionamento V

  1. 1. Analisador de Vibrações – modo de funcionamento V www.dmc.pt 7 - Largura de banda em tempo real nos analisadores de vibrações 8 - Processamento em sobreposição (“overlap”)
  2. 2. Sobre a DMC e a D4VIB equipamentos e serviços de manutenção preditiva Adaptamo-nos às suas necessidades ! Software Hardware Formação Implementação Medições Apoio técnico Relatórios
  3. 3. 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. Seguimento de ordens 10. Análise do envelope 11. Funções de dois canais Conteúdo do curso
  4. 4. Vibrações Termografia Ultrassons Análise de motores elétricos Tecnologias preditivas Emissão acústica Medição de tensão em veios
  5. 5. 7) Largura de banda em tempo real nos analisadores de vibrações 8) Processamento em sobreposição (“overlap”) Conteúdo desta apresentação
  6. 6. Equilibragem no local Proteção de rolamentos Tecnologias corretivas Alinhamento de veios Calibração de cadeias de monitorização de vibrações
  7. 7. Um espetro a cada nova amostra • Até agora tem-se ignorado o facto de que vai demorar algum tempo para o analisador de vibrações calcular o espetro FFT, a partir de um bloco de tempo. • Na verdade, caso se pudesse calcular o espetro FFT, em menos tempo do que o período de amostragem de um bloco, poderíamos continuar a ignorar este tempo de cálculo. • A Figura mostra que, nesta condição, se poderia obter um novo espectro de frequência com cada amostra. • Como se viu na seção sobre o aliasing, isto poderia resultar em muito mais espectros, a cada segundo, do que se poderia compreender.
  8. 8. Operação em tempo real, em que o tempo de cálculo do espetro é igual ou menor, que o tempo de aquisição de um bloco de tempo • Uma alternativa razoável é adicionar uma memória de bloco de tempo ao diagrama de blocos do analisador. • Na Figura podemos ver que isso permite calcular o espectro de frequência do bloco de tempo anterior, ao adquirir o bloco de tempo atual. • Se pudermos calcular a transformada FFT antes que a memória do bloco de tempo esteja cheia, então diz-se que se está a operar em tempo real.
  9. 9. Operação em tempo não real, em que o tempo de cálculo do espetro é maior que o tempo de aquisição de um bloco de forma de onda • Para ver o que isto significa, olha-se para o caso em que a computação FFT leva mais tempo do que o tempo para preencher a memória do bloco de tempo. • Esta situação é ilustrado na Figura. • Embora a memória esteja cheia, não se terminou a última transformada de FFT, então tem-se que parar de amostrar dados. • Quando a transformação estiver concluída, pode-se transferir o bloco de tempo para o FFT e começar a adquirir outro bloco de tempo. • Isso significa que se perdem algumas amostras de entrada e por isso diz-se que não se está operar em real.
  10. 10. Largura de banda em tempo real • Recorde-se que a duração do bloco de tempo não é constante, mas deliberadamente variada para alterar a gama de frequência do espetro que se pretende ver no analisador de vibrações. • Para gamas de frequência maiores a duração do bloco de tempo é menor. • Portanto, à medida que aumentamos a gama de frequência do analisador, eventualmente alcançamos uma situação em que a duração do bloco de tempo é igual ao tempo de cálculo do FFT. • Este valor de frequência é designada de largura de banda em tempo real. • Para gamas de frequência dentro e abaixo da largura de banda em tempo real, o analisador não perde nenhuma amostra da forma de onda.
  11. 11. Relevância da largura de banda em tempo real 1. Observar a variação de velocidade numa máquina 2. Média RMS 3. Eventos de vibrações transitórias
  12. 12. Relevância da largura de banda em tempo real - observar a variação de velocidade numa máquina • Caso se esteja a medir o espectro ou a resposta de frequência de uma máquina que está a variar de velocidade, é necessário observar a mudança de espectro, no que pode ser chamado de tempo real psicológico. • Um novo espectro a cada poucos décimos de segundo é suficientemente rápido para permitir que um técnico observe variações no que ele consideraria ser em tempo real. • No entanto, se o tempo de variação de velocidade da máquina for longo, a velocidade do analisador é irrelevante. • Tem-se que esperar que a máquina responda às mudanças, antes que o espectro seja válido, não importa quantos espectros se gerem nesse tempo.
  13. 13. Relevância da largura de banda em tempo real - Média RMS • Pode-se estar interessado em achar a média de um sinal, que está sempre a variar. • Não há nenhuma exigência na execução da média de que os blocos de tempo adquiridos devam ser consecutivos, sem lacunas. • Portanto, uma reduzida largura de banda, em tempo real, não afetará a precisão dos resultados. • No entanto, a largura de banda em tempo real, afetará a velocidade com que uma medição média rms, pode ser feita. • A Figura mostra que, para uma frequência sinusoidal acima da largura de banda em tempo real, o tempo para completar a média de N blocos, depende apenas do tempo para calcular as N transformadas FFT. • Em vez de reduzir continuamente o tempo para calcular a média rms, à medida que aumentamos a gama de frequência, chegamos a um tempo fixo para calcular as N médias. Tempo total de execução de N médias RMS
  14. 14. Relevância da largura de banda em tempo real - Eventos de vibrações transitórias • Se todo o transitório se encaixar dentro da duração do bloco de bloco de tempo, o tempo de computação FFT é de pouco interesse. • O analisador pode ser acionado pelo transitório e pelo evento armazenado na memória do bloco de tempo. • O tempo para calcular o espectro não é importante. • No entanto, se um evento transitório contém energia de alta frequência e dura mais do que o bloco de tempo necessário para medir a energia de alta frequência, então a velocidade de processamento do analisador é crítica. • Como se mostra na Figura b), alguns dos transitórios não serão analisados se o tempo de cálculo exceder o tempo do bloco de tempo.
  15. 15. Relevância da largura de banda em tempo real – arranque de uma máquina • No caso dos transientes mais longos do que o bloco de tempo, também é imperativo que haja alguma maneira de registrar rapidamente o espectro. • Caso contrário, as informações serão perdidas à medida que o analisador atualizar o ecrã com o espectro do bloco de tempo mais recente. • Nestas condições, é necessário uma apresentação gráfica que possa mostrar mais de um espectro (gráfico em Cascada), como se pode ver na Figura e uma boa memória. • O analisador de vibrações deve ser capaz de gravar um espectro de cada bloco de tempo ou a informação será perdida.
  16. 16. Processamento em sobreposição (“overlap”) • Para entender o processamento de sobreposição, vamos olhar para a). • Vê-se uma análise de baixa frequência em que a recolha de um bloco de tempo leva muito mais tempo do que o tempo de cálculo do FFT. • O processador do FFT está à espera a maior parte do tempo. • Se em vez de se esperar por um bloco de tempo totalmente novo, se sobrepuser o novo bloco de tempo com alguns dos dados antigos, ter-se-á um novo espectro tão frequentemente quanto se calcula o FFT. • Este processamento de sobreposição é ilustrado na Figura b). • Para se entender os benefícios do processamento de sobreposição, vão se ver os mesmos casos que se usaram atrás.
  17. 17. Processamento em sobreposição - Observar uma variação de velocidade numa máquina • Viu-se anteriormente, que se precisa de um novo espectro a cada poucos décimos de segundo ao observar uma máquina, em variação de velocidade. • Sem processamento de sobreposição, isso limita a resolução a alguns Hz. Efetivamente quando se vai para resoluções maiores os analisadores de vibrações ficam muito lentos, por causa da longa duração da aquisição de um bloco de tempo. • Com o processamento de sobreposição a resolução é ilimitada. • No entanto isto tem limitações. Como o bloco de tempo sobreposto contém dados antigos da velocidade anterior, ele não está completamente correto. Ele indica a direção e a quantidade de mudança, mas deve-se esperar um bloco em tempo integral após a mudança para que o novo espectro seja exibido com precisão. • No entanto, ao indicar a direção e a magnitude das mudanças a cada poucos décimos de segundo, o processamento de sobreposição ajuda na visualização dos espetros de máquinas em variação de velocidade.
  18. 18. Aumento de velocidade da média RMS com processamento de sobreposição • O processamento de sobreposição pode dar reduções drásticas no tempo para calcular as médias rms com uma determinada variação. • Lembre-se que as funções da janela reduzem os efeitos do fugas, ponderando as extremidades do bloco de tempo a zero. • A sobreposição elimina a maior parte ou todo o tempo que seria desperdiçado tomando esses dados. • Como alguns dados sobrepostos são usados duas vezes, devem ser tomadas mais médias para obter uma determinada variação do que no caso não-sobreposto. • A Figura mostra as melhorias que podem ser esperadas pela sobreposição.
  19. 19. Processamento em sobreposição - Eventos Transitórios • Para transientes mais curtos do que a duração do bloco de tempo, o processamento de sobreposição é inútil. • Para transientes mais longos do que a duração do bloco de tempo a largura de banda em tempo real do analisador é geralmente uma limitação. • Se não for, o processamento de sobreposição permite que mais espectros sejam gerados a partir do transitório, geralmente melhorando a resolução dos gráficos resultantes.
  20. 20. Sistemas protetivos e preditivos Ex Meggitt Vibro-Meter® Transmissores de vibrações Monitorização permanente de vibrações Sistemas wireless Análise da assinatura de motores elétricos pela técnica do MCM Sistemas de monitorização permanente
  21. 21. • Vibrometros • Analisadores de vibrações • Coletores de dados • Medidores de ultrassons • Sensores de vibrações Equipamentos portáteis
  22. 22. Pode ver um artigo sobre este tema neste link www.DMC.com Analisador de vibrações
  23. 23. PROGRAMA DE FORMAÇÃO 2020 Para mais informações ver www.dmc.pt
  24. 24. OBRIGADO Esperamos que esta apresentação tenho sido interessante

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