使用LTspice分析狀態監測系統的振動資料

作者 : Simon Bramble,ADI類比電子元件工程師

本文介紹如何使用LTspice分析狀態監測系統中振動數據的頻譜,以便能夠在工業機械馬達故障的早期發出預警。同時介紹如何從Microsoft Excel試算表中提取X、Y和Z平面資料,並將其轉化為可以透過LTspice進行傅立葉變換的格式,以產生振動數據的諧波量圖...

數位技術的進步沒有絲毫放緩的跡象,其已全面滲透到我們生活中的各個層面。為機器提供智慧並非歐威爾式的反烏托邦(Orwellian dystopia);由於自動化反饋迴路有助於縮短直接維護時間,因此可提高工廠自動化的效率。

工業4.0描述了將大數據(big data)的優勢帶入生產廠房的概念。裝有感測器的機器可監控自身的性能並相互通訊,從而共同分擔整個工作負載,同時向後台提供重要的診斷資訊,而且無論在同一座建築物還是在不同的地方都可以實現。

根據ADI對產品進行的一項快速調查顯示,ADI主要致力於為工業物聯網 (IIoT)提供解決方案,即從感測器到雲端的各種穩定可靠之高性能訊號鏈元件。

在工業自動化的一個應用領域就是狀態監測(CbM),透過仔細校準機器的標準工作特性,然後使用當地感測器密切監測機器本身的狀態。偏離標準訊號的狀態即表示機器需要維護。因此,配備狀態監測系統的機器可根據實際需要進行維護,而不是相對隨意地安排維修計畫。

確定馬達運行狀態的一種較佳方法是檢查其振動特徵。ADI的MEMS 技術可用於持續監測馬達的振動特徵,並與已知無故障馬達的特徵比較,由此判斷馬達的運行狀況。事實上,每種馬達故障都有其自己的獨特諧波特徵。透過查看振動模式的諧波成份,可以檢測軸承、內圈和外圈,甚至變速箱齒輪中的故障。

在LTspice中分析振動數據

為了產生用於在LTspice中進行傅立葉(Fourier transform)分析的資料,將三個ADXL1002加速度計連接到馬達,如1所示,以測量側向、垂直和縱向(分別為X、Y和Z)振動。

1分別在側向、垂直和縱向測得XYZ通道的振動。

 將振動數據下載並保存到Microsoft Excel試算表中。在500kSPS速率下進行資料採樣,透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2所示。

2:提取XYZ資料。

現在可檢查此資料的諧波成份,以確定馬達的運行狀況。傅立葉分析是從波形中提取分量頻譜的數學過程。純正弦波的頻譜中僅包含一個頻率,稱為基波頻率。如果正弦波失真,將出現除了基波頻率之外的其他頻率。透過分析馬達振動模式的頻譜,可精準地診斷其運行狀況。

由於能夠執行傅立葉分析的硬體和軟體通常價格很高,所以本文在此介紹一種可以對MEMS資料進行傅立葉分析的方法,基本上無需任何成本。

LTspice是一款功能強大、可免費使用的電路模擬器,它可以使用從狀態監測系統的MEMS感測器中獲取的振動數據,透過傅立葉分析繪製任何波形的頻譜。

透過3所示的資料格式,LTspice能夠產生成傅立葉分析圖,其中每個振動資料點都與其相應的時間戳記配對。

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2中的資料列分成Excel檔中的三個工作表,命名為X、Y和Z,如4所示。

4:創建三個工作表後,將XYZ數據複製到相應的工作表中。

在資料左側插入一列——此列為每個資料值的時間戳記。

由於在一秒內提取了500,000個資料樣本,每個數據點間隔2µs。因此,在新列的第一個儲存格中,輸入

2E-6

代表2µs處的第一個時間戳記。

填充其餘時間戳記列數值的最簡單方式是使用Series命令。在Microsoft Excel的搜尋列中鍵入(Series)以顯示5所示的功能表選項。

從下拉式功能表中選擇 填充系列或模式(Fill Series or Pattern), 然後選擇系列…(Series…)。

5:如何在Microsoft Excel中填充多個儲存格。

 此時出現6所示的對話方塊,選中(Columns)和 (Linear)選項按鈕。在步進值(Step value)中輸入2E-6,在停止值(Stop value)中輸入1。

6:使用線性擴展資料集填充儲存格。

 點擊確定(OK)填充左列資料時間戳記,從2µs遞增到1秒。先填充前幾個值,然後將游標一直拖到資料範圍末尾的底部儲存格,也可達到同樣的目的——但對於500,000行資料,需要拖得很長。現在就得到LTspice可以處理的資料格式,如7所示。

7:顯示時間戳記和相應資料樣本的列。

如果資料集很大,採樣間隔短,則Microsoft Excel可能會將時間戳記四捨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) >格式化儲存格(Format Cells),如8所示。

8:重新選擇儲存格的格式以去除所有進位誤差。

選擇合適的小數位數,如9所示。

9:將時間戳記解析度增加到小數點後5位。

在填充時間戳記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字編輯器文件中,如10所示。

10:包含時間和振動數據的文字檔。

總共應該有三個文字檔,其中包含狀態監測系統中X、Y和Z軸的振動數據。現在,可將此資料直接讀入LTspice中。

按照11所示在LTspice中建構原理圖。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,Z軸的資料。這樣就可以對新馬達的振動資料執行傅立葉分析,並將分析結果與疑似故障馬達資料的傅立葉分析進行比較。此方法的一大優勢是新(非故障)馬達的頻率圖可以疊加在疑似故障馬達的頻率圖上,因此,性能差異一目了然。

11:顯示故障馬達和非故障馬達振動資料電壓輸出的LTspice原理圖。

 LTspice命令

.options plotwinsize=0 numdgt=15

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

完成原理圖後,按右鍵每個電壓源,選擇進階(Advanced)按鈕,選中PWL(PWL File)選項按鈕,然後輸入包含振動數據的相應文字檔的檔案名,如12所示。這將創建一個分段線性電壓源,其中包含一系列電壓及其相應的時間實例。如果這些文字檔與LTspice檔儲存在同一目錄中,則操作會更簡單。

12:根據振動資料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

最後運行模擬。模擬可能需要一段時間才能完成,具體取決於資料點和瞬態分析的時間長度。

故障馬達和非故障馬達的模擬結果如13所示。該實驗在一台轉速為587.3rpm的馬達上進行,馬達的軸承出現故障,外圈未對準,負載為12磅。圖中還顯示了同一轉速下無故障馬達的振動模式。顯然,與非故障馬達相比,故障馬達的振動特徵幅度明顯更高。

13:故障和非故障馬達振動資料的時功能變數結果。

突出顯示波形(Waveform)視窗,然後從功能表列中選擇查看(View) > FFTT。這將基於瞬態資料計算FFT。

2中的資料可以看到,在35000V如此高的偏移電壓上,我們透過數位只能看到很小的變化。在LTspice中進行模擬時,這些資料會轉換成一個35,000V的直流偏移電壓,並在此偏移電壓上還會疊加一個交流波形。

在傅立葉分析圖中,此偏移電壓在頻譜位置的直流點上表現為很大的一個突波,因此,當LTspice自動縮放Y軸時,相關諧波比例極小。按右鍵X軸,指定高於直流電壓的頻率範圍,由此可忽略直流偏移電壓——5Hz至1kHz應該足夠。

按右鍵Y軸,選擇線性(Linear)選項按鈕以查看諧波,如14所示。

14:去除直流雜散在線性座標軸中顯示的傅立葉圖。

 在圖形區按一下滑鼠右鍵,可增加額外的繪圖窗格,即可將振動頻譜內容以X、Y和Z圖分別呈現,如15所示。

15XYZ振動圖分離。

 由此可以清楚地看到馬達的10Hz旋轉頻率,以及60Hz、142Hz和172Hz處存在明顯的諧波。雖然本文不會分析馬達內部的哪些元件導致這些諧波,但毫無疑問,振動模式因馬達磨損而改變。

結論

諸如ADI的MEMS加速度計系列能夠提供關鍵資料,進而在早期檢測出馬達故障,但這只是解決方案的一半。此外,還必須透過傅立葉分析仔細研究這些資料。遺憾的是,能夠執行傅立葉分析的設備或軟體通常很昂貴。而LTspice能夠免費精準分析CbM資料,從而實現早期檢測和診斷機器故障。

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