Order analysis in the diagnostic nonstacjonary vibroacustic process

Abstract

Analiza określonej klasy sygnałów drganiowych w diagnostyce technicznej odbywa się poprzez transformatę z dziedziny czasu do dziedziny częstotliwości. Najczęściej wykorzystywany jest algorytm transformaty Fouriera. Jednym z ograniczeń tych algorytmów jest wymóg stacjonarności badanych sygnałów. W diagnostyce maszyn rotacyjnych istotna informacja dotycząca stanów dynamicznych zawarta jest w strukturze częstotliwościowej sygnału drganiowego. W przypadku stałej prędkości obrotowej transformata Fouriera poprawnie pokazuje tą strukturę. Dla zmiennych obrotów analiza taka jest utrudniona. Do analizy sygnałów niestacjonarnych wykorzystywane są inne narzędzia, takie jak STFT, TVW czy transformata falkowa. Są to narzędzia analizy czasowo- częstotliwościowej. W analizie sygnałów drganiowych maszyn rotacyjnych składowe częstotliwościowe są powiązane funkcyjnie nie z czasem, lecz z prędkością obrotową. Wskazane jest, zatem zastosowanie takiej analizy, która przeprowadzi sygnał z dziedziny czasu w dziedzinę prędkości obrotowej. Takie możliwości daje między innymi analiza rzędów. W referacie przedstawiono algorytm analizy rzędów oparty o interpolacje krzywymi sklejanymi. Przedstawiono wyniki badania tego algorytmu pod kątem wykorzystania w diagnostyce technicznej maszyn rotacyjnych. Zaprezentowano przykładową analizę diagnostycznych sygnałów drganiowych.The analysis of particular class of vibration signals is performed by transformation from the time domain to frequency domain. The algorithm of Fourier transformation is the most used one. One of the limitations of the mentioned fourier is the demand of stationarity of the signals. In rotary machines diagnostics information on dynamic states is important, which is contained in the frequency structure of the vibration signal. With the constant rotation speed Fourier transform describes frequency structure correctly. With variable speed such analysis is not possible. In that case other tools are used, such as STFT, TVW or wavelet transform. Those are time-frequency analysis tools. In rotary machine vibration signal analysis frequency components are functionally tied to rotations, not time. It is recommended then to use analysis that transforms the signal from the time domain into rotation speed domain. Such transformation is possible with rank analysis. The paper presents the rank analysis algorithm based on spline curve interpolation. The algorithm was tested in use for rotary machines technical diagnostics. Sample vibration signal analysis is presented