Czym jest modulacja amplitudy ?

Modulacja amplitudy (ang. amplitude modulation) jest zjawiskiem często spotykanym w dziedzinie monitorowania kondycji czy diagnostyki elementów obracających się. Bardzo często występuje w przypadku pojawienia się usterek przekładni zębatych lub łożysk (czym zajmę się w detalach w nadchodzących wpisach).

Modulacja amplitudy jest zjawiskiem dosyć prostym w swej naturze i czytelnie manifestuje swoją obecność zarówno w dziedzinie czasu jak i częstotliwości. Wyobraź sobie, że siedzisz na karuzeli, która obraca się z częstotliwością 10 razy na sekundę (10Hz) i wydajesz z siebie pewien dźwięk radości. Dla prostoty demonstracji załóżmy, że sygnał jest sinusoidalny, ma stałą częstotliwość (100Hz) i stałą amplitudę (1). Sygnał widzimy na rysunku poniżej.

sinusoidA jego spektrum wygląda tak:

sinusoid spectrum

Osoba która obraca Twoją karuzelę (czyli pozostaje w spoczynku względem Twojego ruchu) trzyma mikrofon i nagrywa to czym Ty go raczysz. Po chwili szalonej rozrywki idziecie do domu i po uprzednim zgraniu nagrania na komputer odsłuchujecie dzieło. Co słychać ? Pomimo, iż Ty wydawałeś dźwięk o stałej amplitudzie na nagraniu wyraźnie słuchać efekt Twojego oddalania się od mikrofonu i przybliżania się do niego. W dziedzinie czasu sygnał wyglądałby mniej więcej jak na rysunku poniżej.

modulated sinusoid

Co się stało ? Wytłumaczenie jest proste – im bliżej Twoje gardło (źródło dźwięku) było mikrofonu, tym więcej energii zawartej w Twoim sygnale było przez ów mikrofon ‚zbieranej’. Im dalej odjeżdżałeś, tym nagrywany sygnał był słabszy, gdyż dźwięk musiał pokonać dłuższy dystans poświęcając na to pewną część własnej energii. Analizując rysunek powyżej wyraźnie widać, że Ty jako źródło dźwięku 10 razy na sekundę przybliżałeś się do mikrofonu po czym oddalałeś się. Twój odgłos został zmodulowany częstotliwością 10Hz z jaką obracała się karuzela. Spójrzmy w spektrum:

modulated sinusoid spectrumTo co widać jest charakterystyczną oznaką modulacji amplitudowej: Twój sygnał radości widać niezmiennie w punkcie wskazującym 100Hz na osi częstotliwości, natomiast dodatkowe komponenty które pojawiły się po obu stronach naszego sygnału to tak zwane wstęgi boczne (ang. sidebands) które występują w punktach 90Hz i 110Hz (czyli 100Hz Twojego okrzyku +/- 10Hz częstotliwości obrotu karuzeli).

Analogia okrzyku i mikrofonu której użyłem w tej notce ma proste przeniesienie do świata rzeczywistych pomiarów wibracji, gdzie źródłem dźwięku jest wibracja generowana przez usterkę znajdującą się na obracającym się obiekcie (np. na łozysku), a mikrofonem jest np. akcelerometr. Rodzajom defektów łożysk zostanie poświęcony kolejny wpis.


Do czego służą i jak działają łożyska ?

Łożysko i łożyska – wszędzie ! Gdzie nie spojrzysz i dokładniej nie zaglądniesz – łożysko. Ale czemu ? Po co ?

Wywód pozwolę sobie rozpocząć cytując klasyka polskiego internetu Krzysztofa Kononowicza:

Nie będzie niczego

i parafrazując go stwierdzę, że gdyby nie było łożysk nie byłoby niczego – albo byłoby wszystko tylko trzebaby to nieustannie  naprawiać i wymieniać.

Dwie podstawowe role, jakie spełniać powinno każde łożysko to:

  1.  Usprawniać płynną pracę obracających się elementów chroniąc tym samym ich powierzchnię w myśl zasady, że o wiele lepiej toczyć niż posuwać.
  2. Chronić obracający się element przed zgubnym oddziaływaniem sił grawitacji.

Ad. 1)

Wyobraźmy sobie proces budowania piramid w starożytnym Egipcie. Ogromne głazy musiały być nieustannie przesuwane po piasku z miejsca na miejsce. Aż pewnego dnia narodziła się Eureka i ktoś wpadł na pomysł podkładania pod głazy pni drzew. O wiele łatwiej toczyć niż posuwać ? Ale i owszem. Odnosząc analogię do czasów współczesnych – samochód i jego koła. Dużo trudniej byłoby samochodowi poruszać się po drodze jeśli kontakt z podłożem byłby jedynie poprzez podwozie. A tu masz – okrąg rozwiązuje problem idealnie.

Ad. 2)

Rozważmy rycinę poniżej: sytuacja a obrazuje wał który dopiero rozpoczął swoją pracę obracając się wokół własnej osi zgodnie z kierunkiem wskazywanym przez strzałkę (temu obrotowi towarzyszy z pewnością pewien moment obrotowy).  Po niedługim czasie jednak wał zmienia swój kształt i z prostego walca zaczyna mutować się w kształt dyktowany ciężarem własnym wału i.e. wygina się w dół (rycina b). Praca wału w takich okolicznościach jest daleka od ideału i w krótkim czasie prowadzi do defektu. Wspierając jednak wał poprzez umieszczenie na środku jakiegoś wspornika powodujemy, że ciężar własny walca ma się na czym oprzeć, tym samym pozwalając wałowi na zachowanie optymalnego kształtu.

lozysko

Oprócz roli anty-wyginającej, wspornik nie może w żaden sposób przeszkadzać wałowi w swobodnym kręceniu się.  Wspornik taki (znaznaczony na rycinie c zielonym prostokątem z dwiema prostymi łączącymi przekątne) to właśnie łożysko (ang. bearing). Spójrz poniżej celem wizualizacji przekroju poprzecznego najprostszego łożyska:

bearing

 No i co my tu mamy: czerwony obwód to pierścień zewnętrzny (ang. outer ring); szarne okręgi to kulki (ang. balls); żółty pierścień to z kolei pierścień wewnętrzny (ang. inner ring). Wewnątrz pierścienia wewnętrznego przebiega nasz kręcący się wał. Przez to, że kulki stykają się z oboma pierścieniami punktowo, obrót łożyska – a przez to i wału – jest bardzo płynny. Jest jeszcze jeden detal, którego nie umieściłem na rysunku aby nie psuć klarowności – jest to tak zwany ‚koszyk’ (ang. cage) w którym osadzone są kulki a celem jego jest zapobieganie stykaniu się kulek między sobą.

Ot cała filozofia. Naturalnie istnieje wiele różnych rodzajów łożysk, które różnią się przede wszystkim kształtem elementu obracającego się (zamiast kulek mogą to być walce, igiełki (bardzo cieńkie walce), baryłki (węższe po bokach niż na środku) czy ścięte stożki). Każdy z elementów tocznych pozwala na inny rodzaj pracy łożyska i dobiera się je w zalezności od rodzaju i wielkości sił oddziaływujących na łożysko.


Monitorowanie kondycji a diagnostyka a prognostyka

Monitorowanie kondycji, diagnostyka i prognostyka są często pojęciami w mylny sposób używanymi w niezgodnych z definicją okolicznościach. Różnica jest natomiast prosta, acz znacza. Prześledźmy na przykładzie łożyska:

Monitorowanie kondycji (ang. condition monitoring) przeprowadzamy wtedy gdy przy użyciu dostępnych technik i urządzeń śledzimy (i.e. monitorujemy) co w danym momencie z naszym łożyskiem się dzieje czyli – z punktu widzenia analizy wibracji – słuchamy jakie wibracje są aktualnie generowane przez łożysko. Monitorowanie kondycji może być ciągłe (non stop) lub okresowe (przeprowadzane co jakiś czas, najlepiej ze stałą częstotliwością).

Diagnostyka (ang. diagnosis) to umiejętność poprawnej interpretacji informacji dostarczonej nam przez monitorowanie kondycji (i.e. umiejętność zdiagnozowania) i wyciągnięcia stosownych wniosków odnoście tego czy nasze łożysko pracuje poprawnie, czy też miała miejsce jakiegoś rodzaju awaria (o typach awarii w łożyskach wypowiem się niedługo). Nawiasem mówiąc w przypadku łożysk tocznych symptomy poszczególnych awarii są relatywnie łatwe do wykrycia dla doświadczonego diagnosty – co niekoniecznie jest faktem w przypadku bardziej złożonych struktur.

Prognostyka (ang. prognosis) skupia w sobie wszystkie działania mające na celu oszacowanie tego, co będzie się z moim łożyskiem działo w przyszłości (bliskiej lub dalekiej) i np. jak długo jeszcze będzie ono w stanie pełnić pokładaną w nim nadzieję na poprawne funkcjonowanie. W tym wypadku ostateczną odpowiedź uzyskuje się na podstawie łączenia informacji pochodzących z kilku różnych źródeł m.in. szybkości z jaką dana usterka postępuje (historia wibracji),  obserwacji w danej chwili (stan na chwilę obecną), skomplikowanych modeli matematycznych opartych na zagadnieniach rachunku prawdopodobieństwa czy wreszcie specjalnych tabel, które zawierają w sobie historie podobnych zdarzeń i pomagają w przewidywaniu tego co nastąpić może.


Na czym polega próbkowanie, co to jest aliasing i czym jest częstotliwość Nyquista ?

Wiemy już od jakiegoś czasu na czym polega praca akcelerometru i co on mierzy. Pytanie które chcę zadać w tym momencie jest następującej treści: jak to się dzieje, że to napięcie, które ‚wychodzi‚ z akcelerometru może być odczytywane przez np. mój komputer czy jakiekolwiek inne cyfrowe urządzenie ?

Ano wszystko to ma miejsce dzięki zabiegowi noszącemu nazwę ‚próbkowania’ (ang. sampling). W skrócie rzecz ujmując chodzi o to, aby napięcie z wyjścia akcelerometru przetworzyć na postać cyfrową tj. poddać to napięcie zabiegowi cyfryzacji lub dyskretyzacji. Odbywa się to przy pomocy tzw. przetworników analogowo-cyfrowych które biorąc na wejście sygnał analogowy (tj. ciągły w czasie) przetwarzają go na postać cyfrową (tj. dyskretną w czasie czyli nieciągła – posiadającą luki o nieznanej wartości pomiędzy kolejnymi wartościami). O detalach przetworników analogowo-cyfrowych można poczytać np. tu . Ja powiem tylko to, co jest najważniejsze z punktu widzenia diagnostyki maszyn.

Tak więc jak taka cyfryzacja przebiega ? Przetwornik analogowo-cyfrowy (A/C) bierze analogywy sygnał i próbkuje go z pewną częstotliwością – zczytuje wartości danego sygnału w równych odstępach czasowych (równych 1/częstotliwość próbkowania) i zachowuje je w chronologicznej kolejności. Przykład analogowej i spróbkowanej sinuoidy widac na rycinie poniżej gdzie linia ciągła oznacza analogowy sygnał a kółeczka to poszczególne próbki sygnału czyli efekt jego próbkowania. Sygnał ma częstotliwość 20Hz i został spróbkowany z częstotliwością 1024 próbek/sekundę.  Na rycinie poniżej pokazałem tylko pierwszych 512 próbek czyli dziesięć cykli sinusoidy.

cyfryzacja sinusoidy

Im większa częstotliwość próbkowania (and. ‚sampling frequency‚) tym szczegóły sygnału analogowego lepiej zachowane w postaci cyfrowej.  I vice versa – im mniejsza częstotliwość próbkowania tym scyfrowany sygnał uboższy w szczególy. Poniższy obrazek przedstawia tą samą sinusoidę lecz scyfrowaną z częstotliwością 128 próbek/sekundę.

cyfrowa sinusoida

Kolejne pytanie nasuwa się samo: to z jaką częstotliwością najlepiej próbkować ?  Aby odpowiedzieć sobie na to pytanie musimy zapoznać się z pojęciem częstotliwości Nyquista.

Chodzi o to, że w myśl tzw. twierdzenia Kotielnikowa-Shannona częstotliwość próbkowania musi być nie mniejsza niż DWA RAZY najwyższa częstotliwość jakiej spodziewamy się w rejestrowanym sygnale (w praktyce jest to przynajmniej 2.56). Czyli spodziewając się sygnału 100Hz musiamy próbkować sygnał z częstotliwościa przynajmniej 200 próbek/sekundę. Dlaczego ? Ano dlatego, aby poprawnie przetworzyć każdą częstotliwość i uniknąć zjawiska tzw. aliasingu.

Skonstruowałem sinusoidę o częstotliwościach 200, 450 i 700 Hz a następnie spróbkowałem ją z częstotliwością 2048 próbek/sekundę (ważnym z praktycznego punktu widzenia aby częstotliwość próbkowania była którąś z potęg 2). Spektrum owego sygnału widać poniżej:

spektrum FFT

Wszystko gra, prawda ? Trzy komponenty: 200Hz, 450Hz i 700Hz. Jest tak dlatego, że spróbkowałem ten sygnał zgodnie z twierdzeniem Kotielnikowa-Shannona (maksymalna częstotliwość w moim sygnale to 700Hz a ja spróbkowałem go z częstotliwością 2048 próbek/sekundę tj. wiecej niż 2x700HZ.

Co się stanie jednak, jeśli ten sam sygnał spróbkuję z częstotliwością 1024 próbek/sekundę?

spectrum FFT

Hmm: 200Hz – jest, 450Hz – jest…a gdzie 700Hz ? i skąd 324Hz ? Ano właśnie – pokarało mnie za próbkowanie z częstotliwością mniejszą niż 2x700Hz i komponent z 700Hz ‚odbił’ mi się od połowy mojej częstotliwości próbkowania w efekcie czego spektrum jest przekłamane. Spójrz poniżej: Komponent 324 powstał w skutek odbicia się 700Hz od granicy 512Hz (700-512=188; 512-188=324).

aliasing

Aliasing jest zły ! Wystrzegaj się go ! 🙂


Do czego służy przekładnia zębata i czym jest moment obrotowy?

Jak to się dzieje, że silnik turbowałowy helikoptera obraca się z prędkością kilkunastu tysięcy obrotów na minutę i moment obrotowy wytwarzany przez ten silnik napędza wirnik helikoptera który obracają się z prędkością kilkudziesięciu razy na minutę ?

Głównie jest to zasługa tych zazębiających się, metalowych kółeczek zwanych kołami zębatymi. Rodzajów kół zębatych jest mnóstwo, a dość dobry ich opis można znaleźć np. TU.

Ja nie będę się koncentrował na tym jakie koła zębate występują w przyrodzie, ale powiem do czego one służą.

OK, chodzi mianowicie o to, aby z jak największą skutecznością przenieść (tj. przenieść w stanie niezmienionym, zwiększyć lub zmniejszyć) moment obrotowy wytwarzany przez  źródło (w przypadku helikoptera to w/w silnik turbowałowy) do ostatecznego ‚odbiorcy’ tego momentu ( w helikopterze jest to śmigło).

Moment obrotowy jest to moment pochodzący od pewnej siły, który baaardzo lubi obracać rzeczy. W fizyce moment obrotowy siły F względem punktu A definiuje się jako ilość siły F pomnożona przez odległość od punktu A.  Na tej zasadzie opierają się wszelkiego rodzaju dźwignie. Rzućmy okiem na sytuację poniżej:

moment obrotowy

Załóżmy, iż chcemy przesunąć ten brązowy głaz. Po lewej stronie bierzemy badyla długośći ‚a’ i działamy na niego siłą F. Wytwarzamy tym samym moment obrotowy F*a. Jeśli wrócimy do lasu i poszukamy badyla który ma długość 2*a to przykładając te samą siłę F wytworzymy moment obrotowy 2*a*F i głaz drgnie dużo łatwiej. Jak widać – wbrew obiegowej opinii – długość ma kolosalne znaczenie.

Podobnie jest w silniku Twego auta – moment obrotowy to siła z jaką wypychany jest tłok w cylindrze silnika pomnożona przez długość wykorbienia wału korbowego.

Na bazie wprowadzanie wyobraźmy sobie dwa koła zębate: jedno większe (z większą ilością zebów) i mniejsze (z ilością zebów mniejszą). Albo nie wyorażajmy sobie tego, tylko zerknijmy na rycinę poniżej:

przekladnia zebata Szkic powstał na potrzeby anglojęzyczne, zatem szybki kurs języka: bearing to łożysko, shaft to wał, gear – koło zębate. Opis drukowany oznacza stronę napędzającą – drive, oraz napędzaną – driven. Dobra, powróćmy do meritum:

załóżmy, że wał napędzający ma prędkość 10 obrotów na minutę, koło zębate po tej samej stronie ma 20 zębów a koło po stronie napędzanej ma zębów 30. Stosunek zębów wynosi zatem 20:30 lub trzymają się standardowego zapisu 1:1.5. Dzieląc prędkość wału napędzającego przez prawą część tego stosunku otrzymamy prędkość z jaką obraca się wał napędzany: 10/1.5 = 6.67 obrotów na minutę.

Z drugiej strony jednak wiemy, że koło napędzające działa na koło napędzane z pewną siłą F, a odległość od środka tego koła do jego zewnętrzej części wynosi a. Moment obrotowy na zębatce napędzajacej wynosi zatem F*a. Drugie koło, cfaniak jeden, będzie miał tą samą siłę F, ale większy dystans od środka na zewnątrz b. Moment obrotowy zatem wzrośnie: F*a<F*b.

Reasumując zatem: wał po stronie napędzanej będzie się kręcił z mniejszą prędkością, ale będzie przenosił większy moment obrotowy. Nawiązując zatem do pierwotnego pytania ”Jak to się dzieje, że silnik turbowałowy helikoptera obraca się z prędkością kilkunastu tysięcy obrotów na minutę i moc wytwarzana przez ten silnik napędza śmigła helikoptera które obracają się z prędkością kilkudziesięciu razy na minutę ?” odpowiedź jest taka, że poprzez układ wielu przekładni zębatych różnego rodzaju prędkość wałów jest nieustannie zmniejszana, ale tym samym moment obrotowy jest ciągle zwiększany i ostatecznie osiąga swą maksymalną wartość tam gdzie jest to najbardziej przydatne: przy samym wirniku.

Na jakiej zasadzie działają przerzutki w rowerze czy skrzynie biegów w samochodach ? Dokładnie takiej samej !


do czego służy FFT?

Dobra. Sygnał już mamy – w poprzedniej notce przybliżyłem znaczenie terminu częstotliwości i okresu. Tylko co z tą wiedzą można zrobić w dziedzinie monitorowania kondycji maszyn? No cóż – szybka odpowiedź ‚wszystko’ i zaraz rozwinięcie…

Pracująca maszyna generuje cały szereg sygnałów o różnych częstotliwościach. W większości są one generowane przez nominalne warunki pracy podzespołów: częstotliwość obrotu wału czy częstotoliwość zazębania się kół zębatych. Te wibracje są naturalne i nie stanowią żadnego zagrożenia dla pracy całego układu. Często jednak, jak to w życiu bywa, coś się psuje i najczęściej towarzyszy temu generowanie sygnałów wibracyjnych o charakterystycznych częstotliwościach. Dajmy na to łożysko: jeśli jeden z elementów toczących się ulegnie uszkodzeniu, maszyna zacznie generować częstotliwość która nie występuje podczas jej ”zdrowego” trybu pracy.

Okej – to wiemy już, że coś się może popuć – ale jak wykryć usterkę ? Z pomocą przychodzi owoc pracy genialnego matematyka i fizyka rodem z Francji: Jeana Baptista Josepha Fouriera.  Ten oto pan już w XVIII wieku (!) stwierdził, że każdy sygnał okresowy (czyli potwarzający się z pewną okresowością) może być przedstawiony w formie sumy sygnałów sinusoidalnych o różnych częstoliwościach i różnych amplitudach. Mało tego, nie tylko gołosłownie wygłosił swoją tezę, ale podał magiczny wzór który takową dekompozycję pozwala zrobić samemu (ogólnie dostępny w popularnych wyszukiwarkach internetowych).

Tak więc o co chodzi:

Załóżmy, że sygnał zarejestrowany przez akcelerometer wygląda jak na wykresie 1:

wibracje

 

Oczywistym staje się, iż sygnał nie jest czystą sinusoidą lecz składową wielu. Transformata Fouriera, lub użyta w tym przypadku jej zoptymalizowana, komputerowa wersja Szybka Transformata Fouriera (ang. FFT – Fast Fourier Transform) pozwala na szybkie i dokładne ocenienie z jakich składowych dany sygnał się składa. Wynik jest prezentowany na dwu wymiarowym wykresie gdzie zwyczajowo oś Y oznacza amplitudę danego komponentu, oś X zaś mówi dokładnie z komponentami o jakich częstotliwościach mamy do czynienia. Wynik FFT to spektrum (ang. spectrum). Poddając sygnał z Wykresu 1 Szybkiej Transformacie Fouriera otrzymujemy spektrum jak na Wykresie 2:

spektrum

Co widać ? Wygląda na to, że nasz sygnał składa się z trzech sinusoid: jeden o częstotliwości 5Hz i amplitudzie 2, drugiej o częstotliwości 10Hz i amplitudzie 0.5 oraz trzeciej o częstotliwości 16Hz i amplitudzie 5. Innymi słowy te sinusoidy są składowymi sygnału z wykresu 1. I faktycznie: gdyby zsumować te trzy komponentu rezultatem będzie sygnał wyjściowy (Wykres 3).

wibracje

 

FFT – chleb powszedni analizy wibracji – pozwala na szybkie i precyzyjne zweryfikowanie czy składowe sygnału wyjściowego należą do charakterystyki pracy zdrowego urządzenia czy np. niektóre z komponentów są oznaką pogorszenia się stanu technicznego.

P.S. Sygnały przedstawiane na wykresach gdzie oś X oznacza czas nazywa sie zwyczajowo wykresami w dziedzinie czasu; analogicznie gdy oś X to częstotliwość wykres taki to wykres w dziedzinie częstotliwości.


Okres Vs. Częstotliwość

Ten krótki wpis przybliży znaczenie dwóch fundamentalnych, często niepoprawnie stosowanych terminów opisujących każdy sygnał: okres sygnału i jego częstotliwość. Opisu dokonam na podstawie najprostszej składowej każdego sygnału tj. na podstawie sinusoidy (o tym, że każdy sygnał można zapisać jako sumę sygnałów sinusoidalnych o różnych częstotliwościach opowiem przy okazji opisu transformaty Fouriera).

No dobra, ale czym jest ta częstotliwość ? Zamiast wchodzić w książkowe regułki, przedstawię rzecz na rycinie poniżej

sinusoida

Przejdźmy od razu do rzeczy bo sprawa jest bardzo prosta, lecz równie bardzo ważna. Na obrazku okres został zaznaczony pełną nazwą, lecz w literaturze najczęściej oznaczany jest on duża literą ‚ T ‚. Okres informuje nas ile czasu upłynie zanim dana sinusoida ‚wykona’ jeden pełny cykl, czyli – bazując na naszym wykresie – wzniesie się od punktu zero, osiągnie punkt szczytowy, zacznie opadać mijając zero, pokona punkt najniższy i znów zacznie się wznosić osiągając wyjściowe zero. To jest jeden okres i skoro jest to wyznacznik czasu mieżymy go w sekundach.

Częstotliwość (symbolizowana przez literkę ‚ f ‚ (ang. frequency)) natomiast jest wyznacznikiem tego ile okresów ‚zmieści się’ w jednej sekundzie. Wprawne oko szybko zauważy, bazując na osi czasu naszego obrazka, iż od sekundy zerowej do sekundy pierwszej  mamy 10 pełnych okresów czyli, uwaga uwaga, częstotliwość tej sinusoidy wynosi 10…no właśnie czego ? Miarą częstotliwości jest Hertz (czyt. herc) zapisywany w skrócie jako Hz i mający wyniar 1/s. Mówiąc zatem, że częstotliwość sinusoidy wynosi 10 Hertz podajemy do wiadomości, iż dana sinusoida zamyka 10 pełnych okresów w jednej sekundzie.

Intuicja podpowiada, że okres i częstotliwość muszą być w jakiś sposób skorelowane…i faktycznie. Wiedząc, że częstotliwość wynosi 10 Hz niemal od razu można wydedukować czas trwania okresu: no bo jeśli 10 okresów w sekundzie (f=10Hz) to 1 okres w 0.1 sekundy (T=0.1s). Zapamiętać zatem warto, że okres jest odwrotnością częstotliwości i vice versa tj. T=1/f czyli, że f=1/T.


Czym jest akcelerometr ?

Już w poprzednim wpisie na temat wprowadzenia do wibracji dopuściłem się kilku słów klaryfikacji na temat akcelerometrów. Pozwolę sobie przypomnieć cytując własnego siebie  (ahh ohh) :

Wewnatrz akcelerometru znajduje się pewna masa (czyli jakiś cięzarek) która reguje na przyspieszenie całego akcelerometru (gdyż posiada pewną bezwładność)  i wchodząc w interację z kryształem powoduje, że ten drugi generuje napięcie. Jak podpowiada rozsądek – ilość tego napięcia jest proporcjonalna do wielkości przyspieszenia któremu nasz przetwornik jest poddawany.

Chcę jednak rozwinąć nieco temat przybliżając specyfikację tych małych twardzieli.

Ilość pobudzenia kryształu piezoelektrycznego jest początkowo mierzona w piko Kulombach / g (zapisywane jako pC/g). Jak pamiętamy z fizyki piko to 10^-12 (ten zapis oznacza 10 do potęgi -12 i bedę trzymał się tej notacji gdy tylko zajdzie potrzeba).  Nie chodzi tu naturalnie o liczbę Krzysztofów przypadających na gałąź drzewa ale o ilość ładunku elektrycznego wygenerowanego przez jednostkę przyspieszenia ziemskiego. Sygnał ten najczęściej przechodzi przez tzw. wzmacniacze (sygnałów), które przeistaczają pC/g na mV/g czyli piko Kulomby ustępują miejsca mili Woltom. Mili to 10^-3.

Ilość owych mV jest dyktowana tak zwaną czułością (ang. sensitivity) akcelerometru. Zagadnienie czułości przybliżę sposługując się prostą analogią porównanując czułości Terminatora i Michała Piróga. Wyobraźmy sobie, że obaj oglądają kluczowe sceny Titanica. Myślę, że z dość wysokim prawdopodobieństwem można założyć iż ten pierwszy wzruszyłby się (w skali od 1-10) w granicach 0.01, ten drugi natomiast oscylowałbym w granicach 9.95 (wartości oszacowałem bazując na historii).

Tak samo jest z akcelerometrami. Te posiadające  niską czułość będą potrzebowałby większego pobudzenia (większych drgań) aby osiągnąć daną wartość napięcia, niż te o czułości dużo wyższej. Dobór czułości zależy od celu pomiarów i szacowanych wartości wibracji. Do mocnych wibracji (vide do oglądania horrorów) najczęściej dobierać będziemy akcelerometry o niskiej czułości i vice versa.

Najczęsciej spotykane czułości akcelerometrów piezoelektrycznych wahają się w granicach od 0.5 do 1000 pC/g.

Akcelerometry są projektowane tak, aby dawać wiarygodne wskazania przyspieszenia w z góry założonym przedziale częstotliwości drgań. Jest to drugi element (oprócz w/w czułości), który trzeba rozważyć przy poprawnym doborze przetwornika dla danego zadania. Najczęściej spotykane wartości poprawnej pracy akcelerometru to od 1-2Hz  do 8 – 10 kHz.

Gdy jest wiadomo jak mocne wibracje będą mierzone i z jakimi częstotliwościami będą one występować wybór akcelerometru jest sprawą relatywnie łatwą.

Niejako w post scriptum zaznaczę, że nawet jeśli zakres poprawnej pracy akcelerometru to „jedynie” od 1Hz do 10kHz nie oznacza to, że nie będzie on działał poza tymi regionami. On ‚coś’ będzie wskazywał jednak w większości wypadków nie będą to wskazania wiarygodne. Bierze się to z faktu, że każdy akcelerometr ma tak zwany obszar drgań własnych (ang. resonance frequency) tj. zakres częstotliwości w których akcelerometr wpada w tzw. rezonans czyli drga z amplitudą dużo większą niż amplituda która w rzeczywistości na niego oddziałuje. Uderz paznokciem w pustą szklankę a usłyszysz charakterystyczne ‚piiinngg. Uderzając paznokciem pobudzamy szklankę całym szeregiem częstotliwości, ale to co słyszymy jest jedynie niewielką ich częścią – są to częstotliwości tylko w zakresie drgań własnych szklanki.

Nota bene każdy przedmiot, organizm lub składowa danego organizmu posiada częstotliwość drgań własnych i długotrwała ekspozycja na owe częstotliwości może w krótkim czasie doprowadzić do poważnych konsekwencji, w tym destrukcji. Jest to bardzo ważny element projektowania np. platform wiertniczych  na morzach i oceanach gdyż filary na których wspiera się cała konstrukcja nieustannie bombardowane są falami z bardzo powtarzalną częstotliwością (zależną od warunków pogodowych). Ważnym jest aby owa częstotliwość rozmijała się z częstotliwością drgań własnych filarów.

Spójżmy na autorski wykres poniżej: akcelerometr wzmacnia amplitudę drgań ze stałym poziomem (najczęściej ‚1’ czyli wiernie oddaje faktyczne wibracje) jednak w pewnym momencie wzmocnienie szybuje do góry. Jest to obszar zazwyczaj projektowany w granicach 2 lub 3x wyższych od maksymalnej, akceptowalnej granicy pracy akcelerometru (w naszym przypadku 3x10kHz). Są to obszary częstotliwości których w większości przypadków się unika, jednak czasem jest to obszar w który z premedytacją się ‚wchodzi’ (np. w diagnostyce łożysk).

rezonans akcelerometru


Czym są wibracje ?

Wyobraźmy sobie niebo. Na niebo nanieśmy gwiazdy. Przeznaczmy mniej więcej 4h na liczenie owych gwiazd. Jaki wyszedł Ci wynik ? No, to mniej więcej tyle na świecie będzie definicji wibracji.

Dlatego o sztywną regułkę kusił się nie będę. Ale opowiem w kilku słowach na czym rzecz polega.

Na początku trzeba zaakceptować fakt, iż wibruje wszystko. Twoje oko gdy czytasz ten post, powietrze dzięki czemu słyszysz jak buczy wiatraczek w komputerze, szklanka z herbatą gdy uderzasz w nią przypadkiem zębami, Twoję biurko, piętro bloku, każdy blok na osiedlu, kraj cały, Europa. Wibruje wszystko tam gdzie znajduje zastosowanie III zasada dynamiki. Za wibracje odpowiadają oscylacyjne ruchy cząsteczek w każdym organiźmie czy przedmiocie.

Trzeba jednak zrozumieć, że niektóre wibracje są jak najbardziej naturalne i przez to akceptowalne – niektóre jednak powstają w wyniku nieporządanych zjawisk i te nie zawsze są witane oklaskami. Wykrycie, poprawna analiza i diagnostyka owych drgań nabiera szczególnie dużego znaczenia w niezliczonej i wciąż rosnącej liczbie aplikacji.

Diagnozujesz wibracje samemu co dnia. Niski, okresowy dzwięk zza ściany ? Szybka analiza w Twym mógzu i diagnostyka gotowa: basik z głośników pasjonata rapu w mieszkaniu obok. Stukanie do drzwi ? Hmm…nierównomierne, tylko trzy razy…pewno mama stuka abyś drzwi te otworzył. Coś grzechocze w okolicach koła w Twoim rowerze ? Z doświadczenia wiesz, że to najprawdopodobniej łożysko ‚się posypało’.

Diagnozujesz mnóstwo rzeczy każdego dnia. Najczęściej wystarcza ucho i odrobina doświadczenia. E voila ! Diagnoza postawiona. Jednak nie wszystko jest tak łatwe w bardziej skomplikowanych rejonach funkcjonowania globu.

Wyobraź sobie rower na którym masz nie 2 a 200 obracających się kół, nie jeden zestaw pedałów a 100 takich zestawów, do tego powiedzmy 25 wałów łączących pracujące elementy, na każdym wale po 2 koła zębate. W dodatku łańcuchy, łożyska, dzwonki, szum drogi krajowej i krzyki dzieci grających w ganianego. I weź tu teraz tą parę uszu i zdiagnozuj co jest nie tak w tym mini-układziku. Trudna sprawa. Jakbyś miał 50 dzieci i 10 żon – sprawa byłaby wykonywalna. Każda osoba „obstawiłaby” jakiś obszar mechanizmu i prędzej czy później udałoby się dojść do sedna sprawy. Jesteś jednak sam i musisz monitorować daną maszynę 24h/dobę,7 dni w tygodniu, 356 dni w roku itd…

Nie jest to proste zadanie. Szczęście jednak jest po Twojej stronie, gdyż postęp techniki pozwolił na opracowanie szeregu przyrządów do „nasłuchiwania” wibracji za Ciebie. Z całego arsenału dostępnych technologii najczęściej wykorzystuje się tak zwane akcelerometry (ang. accelerometer – miernik przyspieszenia).

Owe cudeńka najczęściej działają na zasadzie tzw. efektu piezoelektrycznego wykorzystując tzw. przetworniki piezoelektryczne tj. przetworniki zdolne do zamieniania siły mechaniczej na elektryczną.

W prostych słowach: jakby głowa Andrzeja Gołoty była otoczona przetwornikami piezoelektrycznymi możnaby nagromadzić całkiem ładną ilość ładnunków elektrycznych podczas każdej z jego walk.

Za ten efekt odpowiadają kryształy piezolektryczne, które pod wpływem zmiany własnego kształtu (wymuszonego przyspieszeniem całego przetwornika) generują ładunek elektryczny. Wewnatrz akcelerometru znajduje się pewna masa (czyli jakiś ciężarek) która reguje na przyspieszenie całego akcelerometru (gdyż posiada pewną bezwładność)  i wchodząc w interację z kryształem powoduje, że ten drugi generuje w/w ładunek elektryczny. Jak podpowiada rozsądek – ilość tego napięcia jest proporcjonalna do wielkości przyspieszenia któremu nasz przetwornik jest poddawany.

To co zmierzy akcelerometr jest z kolei analizowane na wszelkie możliwe sposoby technikami sugerowanymi przez ludzi nauki od dzesięcioleci. Robi się to po to, aby wycisnąć z owej wibracji jak najwięcej pożytecznych informacji na temat stanu technicznego danego urządzenia.

Ten blog opowiada o kilku technikach analizy wibracji i poprawnym interpretowaniu ich wyników.


Pierwsze kroki po wibracji

Witam,

Od zawsze wychodziłem z założenia, ze świat idzie do przodu dzięki dzieleniu się wiedzą. Od dawna natomiast po głowie chodził mi pomysł założenia prostej strony na łamach której mogłbym dzielic się w/w wiedzą,  którą dzięki osobom, zdarzeniom i opatrznosci Bożej miałem szczęście zdobyć i mam szansę rozwijać. Nie jestem profesorem w dziedzinie wibracji – pasjonatem co najwyżej – dlatego też proszę nie traktować tego miejsca w internecie jako absolutnej wyroczni w dziedzinach które omawiał będę. Zdala od tego.

Co chcę natomiast osiagnąć to aby ktoś szukający informacji na temat związany z analizą wibracji popatrzył, poczytał i może skorzystał. Na pewno na łamach komentarzy wypowie się kilka osób bardziej biegłych ode mnie, bardziej światłych, mądrzejszych.  Zapraszam ich do konstruktywnej krytyki i odnośników na własne strony.

O sobie dużo mówił nie będę, jednak aby stronce dodać odrobinę wiarygodności zaznaczę jedynie, że jestem w trakcie kończenia doktoratu z zakresu analizy wibracji na uczelni rok rocznie plasującej się w TOP50 światowych rankingów.

Miłego analizowania :-}