簡介

 

數字技術的進步沒有絲毫放緩的跡象
，已滲透到我們生活的方方麵麵。為機器提供智能並非奧威爾式的反烏托邦；由於自動化反饋環路有助於減少直接維護時間，因此可提高工廠自動化的效率。

 

工業4.0描述了將大數據的優勢帶入工廠車間的概念。裝有傳感器的de機ji器qi可ke監jian控kong自zi身shen的de性xing能neng並bing相xiang互hu通tong信xin，從cong而er共gong同tong分fen擔dan整zheng個ge工gong作zuo載zai荷he，同tong時shi向xiang後hou台tai提ti供gong重zhong要yao的de診zhen斷duan信xin息xi
，而er且qie無wu論lun在zai同tong一yi座zuo建jian築zhu物wu裏li還hai是shi在zai不bu同tong的de大da陸lu都dou可ke以yi實shi現xian。

 

對ADI產品進行的一項快速調查顯示，ADI公司主要致力於為工業物聯網 (IIOT)提供解決方案
，即從傳感器到雲的各種穩定可靠的高性能信號鏈組件。

 

在工業自動化中的一個應用領域就是 狀態監控(CbM),通tong過guo仔zai細xi校xiao準zhun機ji器qi的de標biao稱cheng工gong作zuo特te性xing，然ran後hou使shi用yong本ben地di傳chuan感gan器qi密mi切qie監jian控kong機ji器qi本ben身shen的de狀zhuang態tai。偏pian離li標biao稱cheng信xin號hao的de狀zhuang態tai即ji表biao示shi機ji器qi需xu要yao維wei護hu。因yin此ci，配pei備bei狀zhuang態tai監jian控kong係xi統tong的de機ji器qi可ke根gen據ju實shi際ji需xu要yao進jin行xing維wei護hu，而er不bu是shi相xiang對dui隨sui意yi地di安an排pai維wei修xiu計ji劃hua。

 

確定電機運行狀態的一種比較好的方法是檢查其振動特征。ADI的MEMS 技術可用於持續監控電機的振動特征，並與已知無故障電機的特征比較，由此判斷電機的運行狀況。 事實上，每種電機故障都有其自己的獨特諧波特征。通過查看振動模式的諧波成分
，可以檢測軸承、內環和外環，甚至齒輪箱齒中的故障。

 

在LTspice中分析振動數據

 

為了產生用於在LTspice中進行傅裏葉分析的數據，將三個ADXL1002 加速度計連接到電機

，如圖1所示，以測量側向、垂向和縱向（分別為X、Y和Z）振動。

 

圖1.分別在側向、垂向和縱向測得X
、Y和Z通道的振動。

 

將振動數據下載並保存到Microsoft Excel電子表格中。在500 kSPS速率下進行數據采樣，通過一秒振動數據得到三列Microsoft Excel數據

，每列數據長500,000行。X、Y和Z數據樣本如圖2所示。

 

圖2.提取X、Y和Z數據。

 

現(xian)在(zai)可(ke)檢(jian)查(zha)此(ci)數(shu)據(ju)的(de)諧(xie)波(bo)成(cheng)分(fen)，以(yi)確(que)定(ding)電(dian)機(ji)的(de)運(yun)行(xing)狀(zhuang)況(kuang)。傅(fu)裏(li)葉(ye)分(fen)析(xi)是(shi)從(cong)波(bo)形(xing)中(zhong)提(ti)取(qu)分(fen)量(liang)頻(pin)譜(pu)的(de)數(shu)學(xue)過(guo)程(cheng)。純(chun)正(zheng)弦(xian)波(bo)的(de)頻(pin)譜(pu)中(zhong)僅(jin)包(bao)含(han)一(yi)個(ge)頻(pin)率(lv)，稱(cheng)為(wei)基(ji)波(bo)頻(pin)率(lv)。如(ru)果(guo)正(zheng)弦(xian)波(bo)失(shi)真(zhen)，將(jiang)出(chu)現(xian)除(chu)基(ji)波(bo)頻(pin)率(lv)之(zhi)外(wai)的(de)其(qi)他(ta)頻(pin)率(lv)。通(tong)過(guo)分(fen)析(xi)電(dian)機(ji)振(zhen)動(dong)模(mo)式(shi)的(de)頻(pin)譜(pu)，可(ke)精(jing)確(que)地(di)診(zhen)斷(duan)其(qi)運(yun)行(xing)狀(zhuang)況(kuang)。

 

由於能夠執行傅裏葉分析的硬件和軟件通常價格很高，所以這裏我們介紹一種可以對MEMS數據進行傅裏葉分析的方法，基本上無需任何成本。

 

LTspice是一款功能強大、可免費使用的電路仿真器
，它可以使用從狀態監控係統的MEMS傳感器中獲取的振動數據，通過傅裏葉分析繪製任何波形的頻譜。

 

通過圖3所示的數據格式，LTspice能夠生成傅裏葉分析圖，其中每個振動數據點都與其相應的時間戳配對。

 

圖3.時間和電壓實例的格式。

 

使用Microsoft Excel將數據轉換成這種格式相對比較容易。過程如下。

 

首先，將圖2中的數據列分成Excel文件中的三個工作表
，命名為X
、Y和Z
，如圖4所示。

 

圖4.創建三個工作表後，將X、Y和Z數據複製到相應的工作表中。

 

在數據左側插入一列——此列為每個數據值的時間戳。

 

由於在一秒內提取了500,000個數據樣本，每個數據點間隔2 µs。因此，在新列的第一個單元格中
，輸入

 

2E-6

 

代表2µs處的第一個時間戳。

 

填充其餘時間戳列數值的最簡單方式是使用Series命令。在Microsoft Excel的搜索框中，鍵入“Series”以顯示圖5所示的菜單選項。

 

從下拉菜單中選擇 填充係列或模式(Fill Series or Pattern), 然後選擇係列…(Series…)。

 

圖5.如何在Microsoft Excel中填充多個單元格。

 

此時出現圖6所示的對話框，選中 列(Columns) 和 線性(Linear)單選按鈕。在 步進值(Step value)中輸入2E-6，在 停止值(Stop value)中輸入1。

 

圖6.使用線性擴展數據集填充單元格。

 

點擊確定(OK)填充左列數據時間戳
，從2 µs遞增到1秒。先填充前幾個值
，然後將光標一直拖到數據範圍末尾的底部單元格，也可達到同樣的目的——但對於500,000行數據

，需要拖得很長。

 

現在就得到LTspice可以處理的數據格式，如圖7所示。

 

圖7.顯示時間戳和相應數據樣本的列。

 

如果數據集很大，采樣間隔短，則Microsoft Excel可能會將時間戳四舍五入為不恰當的小數位數。如果出現這種情況，則突出顯示第一列，然後選擇 然後選擇格式化(Format) > 格式化單元格(Format Cells)，如圖8所示。

 

圖8.重新選擇單元格的格式以去除所有舍入誤差。

 

選擇合適的小數位數，如圖9所示。

 

圖9.將時間戳分辨率增加到小數點後5位。

 

在填充時間戳列並擴展有效位數後，將每個工作表的兩列複製到記事本或其他文本編輯器文件中，如圖10所示。

 

圖10.包含時間和振動數據的文本文件。

 

總共應該有三個文本文件
，其中包含狀態監控係統中X
、Y和Z軸的振動數據。

 

現在
，可將此數據直接讀入LTspice中。

 

按照圖11所示在LTspice中構建原理圖。在該設計中，有六個電壓源分別對應於故障和非故障的X，Y，Zzhoudeshuju。zheyangjiukeyiduixindianjidezhendongshujuzhixingfuliyefenxi，bingjiangfenxijieguoyuyisiguzhangdianjishujudefuliyefenxijinxingbijiao。cifangfadeyidayoushishixin（非故障）電機的頻率圖可以疊加在疑似故障電機的頻率圖上，因此，性能差異一目了然。

 

圖11.顯示故障電機和非故障電機振動數據電壓輸出的LTspice原理圖。

 

LTspice命令

 

.options plotwinsize=0 numdgt=15

去除了LTspice中的默認壓縮設置，有時會產生更清晰的結果。如果忽略此行，仿真運行速度會更快，但產生的結果可能不太精確。

 

完成原理圖後，右鍵單擊每個電壓源
，選擇 高級(Advanced)按鈕
，選中 PWL文件(PWL File)單選按鈕，然後輸入包含振動數據的相應文本文件的文件名，如圖12所示。這將創建一個分段線性電壓源
，其中包含一係列電壓及其相應的時間實例。如果這些文本文件與LTspice文件存儲在同一目錄中，則操作會更簡單。

 

圖12.根據振動數據創建分段線性電壓源。

 

然後應使用以下命令進行配置
，在原始振動測試過程中運行瞬態分析

 

.tran 1

 

最後運行仿真。仿真可能需要一段時間才能完成，具體取決於數據點和瞬態分析時長。

 

故障電機和非故障電機的仿真結果如圖13所示。該實驗在一台轉速為587.3 rpm的電機上進行，電機的軸承出現故障
，外環未對準，負載為12磅。圖中還顯示了同一轉速下無故障電機的振動模式。顯然，與非故障電機相比
，故障電機的振動特征幅度明顯更高。

 

圖13.故障和非故障電機振動數據的時域結果。

 

突出顯示波形(Waveform)窗口，然後從菜單欄中選擇查看(View) > FFTT。這將基於瞬態數據計算FFT。

 

從圖2中的數據可以看到，在35000V這樣如此高的失調電壓上，我們通過數字隻能看到很小的變化。在LTspice中進行仿真時，這些數據會轉換成一個35,000 V的直流失調電壓，並在此失調電壓上還會疊加一個交流波形。

 

在傅裏葉分析圖中，此失調電壓在頻譜位置的直流點上表現為很大的一個尖刺，因此
，當LTspice自動縮放Y軸時


，相關諧波比例極小。右鍵單擊X軸，指定高於直流電壓的頻率範圍
，由此可忽略直流失調電壓——5 Hz至1 kHz應該足夠。

 

右鍵單擊Y軸，選擇 線性(Linear)單選按鈕以查看諧波
，如圖14所示。

 

圖14.去除直流雜散在線性坐標係中顯示的傅裏葉圖。

 

在圖形區單擊鼠標右鍵，可添加額外的繪圖窗格，即可將振動頻譜成分以X
、Y和Z圖分別呈現，如圖15所示。

 

圖15.X、Y和Z振動圖分離。

 

可以清楚地看到電機的10 Hz旋轉頻率
，以及60 Hz
、142 Hz和172 Hz處存在明顯的諧波。雖然本文不會分析電機內部的哪些組件導致了這些諧波，但毫無疑問，振動模式因電機磨損而改變。

 

結論

 

ADI的MEMS加(jia)速(su)度(du)計(ji)係(xi)列(lie)能(neng)夠(gou)提(ti)供(gong)關(guan)鍵(jian)數(shu)據(ju)，進(jin)而(er)在(zai)早(zao)期(qi)檢(jian)測(ce)出(chu)電(dian)機(ji)故(gu)障(zhang)
，但(dan)這(zhe)隻(zhi)是(shi)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)一(yi)半(ban)。必(bi)須(xu)通(tong)過(guo)傅(fu)裏(li)葉(ye)分(fen)析(xi)仔(zai)細(xi)研(yan)究(jiu)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)。遺(yi)憾(han)的(de)是(shi)
，能(neng)夠(gou)執(zhi)行(xing)傅(fu)裏(li)葉(ye)分(fen)析(xi)的(de)設(she)備(bei)或(huo)軟(ruan)件(jian)通(tong)常(chang)很(hen)昂(ang)貴(gui)。而(er)LTspice能夠免費精確分析CbM數據，從而實現早期檢測和診斷機器故障。

 

 

推薦閱讀：