Автоспектр

Cтраница 1

Анализ автоспектра ( AS) вибросигнала позволяет выявить наличие и интенсивность пиков на характеристических частотах подшипников и таким образом идентифицировать дефект и определить степень его развития. Как отмечалось выше, для каждого подшипника помимо частоты вращения имеется четыре характеристические частоты - наружного кольца, внутреннего кольца, тела качения и сепаратора. При анализе дефектов подшипника необходимо проводить исследование спектра на наличие и интенсивное. ЗЭти пики являются безусловным признаком дефекта. Вместе е тем автоспектр слбжно поддается расшифровке и. [1]

Анализ автоспектра ( AS) вибросигнала позволяет выявить наличие и интенсивность пиков на характеристических частотах подшипников и таким образом идентифицировать дефект и определить степень его развития. Как отмечалось выше, для каждого подшипника помимо частоты вращения имеется четыре характеристические частоты - наружного кольца, внутреннего кольца, тела качения и сепаратора. При анализе дефектов подшипника необходимо проводить исследование спектра на наличие и интенсивность пиков на характеристических частотах подшипников и их гармониках. Эти пики являются безусловным признаком дефекта. [2]

При совпадении точек наблюдения взаимные спектры переходят в автоспектры И7 / ( со), подробно рассмотренные выше. В общем случае взаимный спектр является комплексной величиной. [3]

Определение спектральной плотности при помощи аналоговой. [4]

До широкого внедрения в практику цифровых способов обработки сигналов спектральные плотности, главным образом автоспектры, оценивались при помощи аналоговых анализаторов так, как схематично показано на рис. 3.7. Многие устройства подобного типа все еще используются. Принцип их действия состоит в следующем. [5]

Величину 5 - предпочтительно вычислять по взаимному спектру между двумя наблюдениями выходных процессов, а не по автоспектру, поскольку взаимный спектр менее подвержен искажению шумом. Для иллюстрации применения формулы (7.70) предположим, что данные, представленные на рис. 7.19, удовлетворяют условиям а и б из числа перечисленных выше. [6]

Наличие периодических составляющих в случайном процессе проявляется в виде дельта - функции в его спектральной плотности. Для решения этой задачи используются оценки автоспектра, а также априорные данные и физические соображения. [7]

Схема спектрального разложения вибросигнала. [8]

Регистрируемый суммарный вибросигнал обычно представляют в виде отдельных гармонических составляющих, амплитуда и частота каждой из которых рассчитывается методом быстрого преобразования Фурье. Каждая составляющая изображается на двумерном графике вертикальной линией, высота которой равна амплитуде составляющей, а положение на горизонтальной оси - ее частоте. Схематический пример спектрального разложения суммарного вйбро-сигнала ( автоспектра AS) приведен на рис. 2.7. Подробность разложения изме рется числом линий спектра на измеряемом диапазоне частот. Мониторинг и диагностика оборудования по вибросигналу основаны на факте, что каждый дефект создает вибрацию на характерной для него частоте. [9]

Схема спектрального разложения вибросигнала. [10]

Регистрируемый суммарный вибросигнал обычно представляют в виде отдельных гармонических составляющих, амплитуда и частота каждой из которых рассчитывается методом быстрого преобразования Фурье. Каждая составляющая изображается на двумерном графике вертикальной линией, высота которой равна амплитуде составляющей, а положение на горизонтальной оси - ее частоте. Схематический пример спектрального разложения суммарного вибросигнала ( автоспектра AS) приведен на рис. 2.7. Подробность разложения измеряется числом линий спектра на измеряемом диапазоне частот. Мониторинг и диагностика оборудования по вибросигналу основаны на факте, что каждый дефект создает вибрацию на характерной для него частоте. [11]

Страницы: 1