qiekenao 发表于 2022-8-8 14:22

我所认知的“频带参数”规划篇:频带参数

“ 由简入繁易,化繁为简难。”

使用“频带参数”二十多年了,一直想聊聊这个话题,把事情讲清晰讲透彻。原本以为简单整理一下就能动笔,却发现头绪越来越多,需要照顾方方面面。终于下定决心,提笔落字。

“频带参数”来自“频带”这个概念;而“频带”概念来自于“频谱”。我们终于要聊到“频带参数”了。

规划篇:频带参数
如果说,有人在一旁默默地等着你多年,是不是会有些许触动?(气氛烘托不够,音乐起)那么,“频谱参数”已经等待了几十年了,到了展露身手的时候。

01、行业类比
振动分析和故障诊断领域实践,经常被用来与医疗诊断对标。这两个领域有非常多的共同点。我们主要谈谈“两级分化”的现象。

医疗诊断,也就是老百姓看病。普通人由于各种原因,一般不愿意去医院。偶有些头疼脑热的,症状轻微的就扛一扛,或者就自己找些药。症状加重,熬不下去了,才去医院。而一旦决定去医院找医生,就必须是三甲医院的专家,最好是主任级别的。为什么呢?因为不懂,信息不对称。要么不选,要选就选最好的,避免上当受骗。

设备用户也有类似行为模式。日常使用,小毛小病,现场人员就直接处理了。遇到大问题,大故障,搞不定的,才想起来要找人看看。现实情况是,“设备医生”不好找;找到了,专业也可能不对口;对口的医生说的话,也不一定能听懂。
如今,医疗领域的可穿戴设备如火如荼,头带、项链、眼镜、马甲、衣服、腰带、手表、手环、脚环等品种多样。可穿戴式医疗设备,主要用于采集及处理关键生理信号,获得相应的生理信息,实时监控使用者的健康状况,实现对突发病症进行及时救治、对重大疾病的预防,降低病死率。

振动分析和故障诊断技术,也循着类似的思路在发展。现场模块、无线组网、4G/5G通信,这类系统硬件可以快速从其他领域导入。诊断思路如何变革?这成为问题关键。

以往倚重诊断专家的模式,存在难以克服的问题。设备状态信息不能停留在数据化上,而要进一步参数化、信息处理前置,这才是必由之路。

02、精炼简化
振动分析和故障诊断,就一定会用到“频谱”。但说句实话,多少人能真正看懂“频谱”?这和多少人能看懂心电图是一样道理。
那么换个思路,复杂的“频谱”图是否可以精炼简化呢?回答是肯定的,那就是“参数化”。“频带参数”就是一类常用的设备状态参数。把指定“频带”内的能量,用能量平衡公式折算出来。
这里强调几点:
· 首先,“一定”“一定”“一定”测量转速,没有转速信息的所谓诊断,还称专业,则纯属糊弄;
· 其次,是“频带”,不是“峰值”,“峰值”是测不准的
· 频带参数”,是某一段“时域波形”变换成“频谱”后获得的,不是“实时”值;
· 多次采集的“频带参数”可以形成时间序列,进行趋势分析。

“频谱”(这里是指“幅值谱”)是两维的图,拆分成多个“频带参数”,是只有大小的一维信息。一张图,转换成几个值,看着好像数量多了,实际操作判断难度大大降低。

多次采集后,“频带参数”可构成时间序列,进行趋势分析。趋势分析,方法简单直观,现场容易理解接受。
使用“频带参数”这种方法,能够给使用者快速的导引。如果振动值大了,怀疑有故障;那么,“频带参数”的值大了,就意味着要怀疑某类故障。现场在排查隐患时,更加及时有针对性。

03、模拟和数字
获取“频带参数”,分模拟方法和数字方法。

所谓模拟方法:就是使用“带通滤波”,只有感兴趣频带内的信号能通过。然后使用“有效均方根”电路获得大小,并可转换成所需要的幅值表达。
· 优点:不用计算;实时;快。
· 缺点:硬件投入;定型后不能改动。
所谓数字方法:就是用模数转换,将模拟信号转成数字量,形成“时域波形”;经“傅里叶变换”,获取“频谱”图;在“频谱”上进行“频带参数”提取。
· 优点:硬件主要为模数转换;参数可灵活配置;易小型化。
· 缺点:计算量大;耗时;对计算芯片要求高。
在上世纪八十年代,振动分析仪采用的是模拟电路采集“频带参数”。那时候,硬件水平还不高,没有高速浮点计算芯片,采用模拟方法是必然。

时至今日,绝大多数仪器使用数字方法,硬件特别是芯片不再是瓶颈。只有在某些特殊应用中,对实时性有特别高要求,才会使用模拟方法。

04、参数分析
上文已经提到,“频带参数”可以进行趋势分析。本节讨论两个问题。

第一个问题,“频带参数”的含义。
第二个问题,“频带参数”可以进行相关性分析。可以是“频带参数”之间的相关分析,也可以是“频带参数”与其他类型参数的相关分析。

相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。侧重于发现随机变量间的种种相关特性。我们使用“相关系数”反映变量之间相关关系密切程度。在自然科学领域中,通常使用“皮尔逊相关系数”,其值介于-1与1之间。
相关系数的绝对值越大,相关性越强。相关系数越接近于1或-1,相关度越强;相关系数越接近于0,相关度越弱。
举实际的案例。在第2节中,我们给出了“频带参数”时间序列的趋势图,其中展示了多个参数。将这些参数两两进行相关计算后,获得以下数据表。
表格中,对角线上的值为1.0,代表自己和自己完全相关。

其他的各对参数相关中,可以发现,“次同步”、“位移峰峰值”、“位移通频值”这三个参数的两两相关值,都显示极强的相关性。综合分析后,可以判断:“次同步”参数的变化,引起“位移峰峰值”和“位移通频值”的变化。查阅《频带参数故障对照表》,可以初步指向“油膜”相关的故障。

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