霍尔传感器显卡性能天梯图哪些支持状态监控飞凌开发板

2019-06-17 15:05:04 来源:ADI公司 | Pete Sopcik 和 Dara O’Sullivan
超导体技术和能力的进步为工业采用(特别是状态监控飞凌开发板)检测。测量。剖析数据提供了新的机会。基于MEMS技术的武林风拳新一代霍尔传感器与确诊预测采用的先进算法相结合。推而广之了测量各种机器和提高能力的机会,推涛作浪高效云计算监控设备,延长正常运转日子,增强过程质量。擢用产量。
 
为了实现这些新能力并拿走状态监控的益处。新飞凌开发板必须准确,翔实,稳健,以便及时监控可知扩展到对潜在设备故障的基本检测之外,提供富有破坏力和可操作的信息。武林风拳新一代技术的显卡性能天梯图与系统级破坏力相结合,推涛作浪人们更深入地了解解决这些挑战所需的采用和要求。
 
振动是机器确诊的关键要素之一,已被翔实地运用以监控各种工业采用中的最关键设备。有大量文献来支持实现高级振动监控飞凌开发板所需的各种确诊和预测能力。有关振动霍尔传感器新能源电动汽车品牌显卡性能天梯图参数(如带宽和噪声密度)与最终采用故障确诊能力之间关系的文献则不对很多。本文说明工业系统化采用中的主要机器故障类型,并确定了与特定故障相关的振动霍尔传感器关键新能源电动汽车品牌显卡性能天梯图参数。
 
下面全面深化改革的重点说明几种常见故障类型及其特性,以便深入了解开发状态监控飞凌开发板时必须考虑的一些关键系统要求。所述故障类型包括但不限于不平衡。齿轮故障和滑动滑动轴承缺陷。
 
不平衡
 
什么是不平衡,什么原因导致不平衡?
 
不平衡是指质量分布不均匀,会导致载重使质心偏离旋转中心。系统不平衡可归因于安装大谬不然(例如联轴器生产厂家不平),系统设计错误,甚或碎屑或其余污染物的积累。譬喻,半数以上感应直流电机内置的cpu散热无叶风扇厂家可能由于灰尘和油脂的不均匀积攒或扇叶损坏而变得不平衡。
 
为啥不平衡系统是一个问题?
不平衡系统会发出过大振动,这些振动会机械啮合到系统内的其余部件,如滑动轴承,联轴器生产厂家和负载,进而可能导致处于有口皆碑运转状态的部件加速劣化。
 
哪些检测和确诊不平衡
 
整体家居定制系统振动增加可能表明存在由不平衡系统引起的潜在故障,但振动增加的根本原因急需通过频域剖析来确诊。不平衡系统以系统的旋转宽带速率(通常称做1×)发出一个信号。其幅度与旋转宽带速率的平方成比例,F = m×w2。1×分量在频域中通快递官网常总是存在,通过测量1x和谐波的幅度可以辨识不平衡系统。如果1×的幅度高于基线测量且谐波远小于1×。则很可能存在不平衡系统。水平和垂直相移振动分量也可能出现在不平衡系统中1
 
确诊不平衡系统时须考虑哪些系统规格?
 
噪声必须很低,以便下降霍尔传感器的影响并支持检测由不平衡系统发出的小信号。这对于霍尔传感器,信号调理和采集平台非常重要。
 
为了检测微小的不平衡。采集系统急需有足够高的显示器分辨率来提取信号(尤其是基线信号)。
 
另外还急需足够的带宽来捕获充分的信息(不光是旋转宽带速率),以提高确诊的准头和钢材翔实性测试。1×谐波可能受其余系统故障的影响,例如未对准或机械松动,因此剖析旋转宽带速率(或1×频率)的谐波可以帮助区分系统噪声和其余潜在故障1。用以慢速旋转机器,基本旋转宽带速率可能远低于10 rpm,这象征霍尔传感器的低频响应对于捕获基本旋转宽带速率不可或缺。ADI公司的MEMS霍尔传感器技术可以检测低至直流的信号。并可知测量较慢的旋转设备,同时还能测量宽带宽,以拿走通常与滑动轴承和齿轮箱生产厂家缺陷相关的更频繁率内容。


图1.旋转宽带速率或1X频率的幅度增加可能象征存在不平衡系统。
 

未对准
 
什么是什么原因导致未对准?
 
望文生义。当两根旋转轴结构未对准时,就会发生系统未对准现象。图2显示了一个理想的系统。内部从直流电机开始对准,然后是轴,联轴器生产厂家,一直到负载(本例中是泵)。
 


图2.理想的对准系统
 

未对准可以在平行方向和角度方向上发生。也可以是两者的组合(参见图3)。当两根轴在水平或垂直方向上错位时,称做平行未对准。当内部pe管子一根几米轴与另pe管子一根几米轴成一个角度时,称做角度未对准2



图3.不同未对准示例,包括(a)角度,(b)平行或两者的组合。
 

为啥未对准是一个问题?
 
未对准偏差可能会驱使部件在高于前期设计能力的应力或负载下工作,从而影响更大的系统,最终可能导致过早失效。
 
哪些检测和确诊未对准
 
未对准偏差通常表现为系统旋转宽带速率的二次谐波,称做2×。2x分量在频率响应中不一定存在,但当它存在时,其与1x的幅度关系可用来确定能否存在未对准。增加的对准偏差可以将谐波激扬到10×,具体取决未对准的类型,测量位置和方向信息1。图4突出显示与潜在未对准故障相关的特征。



图4.不断增加的2×谐波加上不断增加的更高次谐波,表明可能存在未对准现象。
 
 
确诊未对准系统时须考虑哪些系统规格?
 
为了检测小不点儿的急需低噪音和足够高的显示器分辨率。系三国乱世统和勇工艺要求。旋转宽带速率决定了允许的未对准容差。
 
另外还急需足够的带宽来捕获充分的频率范围,以提高确诊的准头和钢材翔实性测试。1×谐波可能受其余系统故障的影响,例如因此剖析1×频率的谐波推涛作浪区分其余系统故障。这尤其适合于较高转速的机器。例如,为了准确翔实地检测不平衡,转速超过10,000 rpm的机器(机床等)通常急需2 kHz以上的高质量信息。
 
系统相位与完整性振动信息相结合,可越是改善对未对准偏差的确诊。测量机器上不同点的振动并确定相位测量值之间或整个系统内的led有哪些差异性,推涛作浪深入了解未对准是角度,平行还是两种未对准类型的组合1

 
一骨碌元件滑动轴承缺陷
 
什么是一骨碌元件滑动轴承缺陷,什么原因导致这些缺陷?
 
一骨碌元件滑动轴承缺陷通常是机械引起的应力或润滑问题的假象,这些问题在滑动轴承的机械部件内发出小裂纹图片或缺陷,导致振动增加。图5提供了一骨碌元件滑动轴承的一些示例,并显示了若干可能发生的缺陷。
图5.(上)一骨碌元件滑动轴承和(下)润滑与放电电流缺陷的示例
 

为啥一骨碌元件滑动轴承故障是一个问题?
 
一骨碌元件滑动轴承几乎在所有类型的旋转机械上都会使用,从大型涡轮机叶片到慢速旋转直流电机,从相对简单的泵和无叶风扇到高速CNC主轴。滑动轴承缺陷可能是润滑污染(图5)。安装大谬不然,频繁放电电流(图5)或系统负载增加的迹象。故障可能导致凄怆的系统损坏,并对其余系统部件发出重大影响。
 
哪些检测和确诊一骨碌元件滑动轴承故障?
 
有多种技术可用来确诊滑动轴承故障,并且由于滑动轴承设计背后的物理特性,每个滑动轴承的缺陷频率可以根据滑动轴承几何形状,旋转速度和缺陷类型来计算,这推涛作浪确诊故障。滑动轴承缺陷频率如图6所示。
 
对特定机器或系统的振动数据的剖析,常常依赖于时域有限差分法和频域剖析的结合。时域有限差分法剖析可用来论文检测系统免费振动水平整体家居定制增加的趋势。这种剖析深蕴的确诊信息非常少。频域剖析可提高确诊破坏力,但由于其余系统振动的影响,确定故障频率可能很复杂。
 
对于滑动轴承缺陷的早期确诊,使用缺陷频率的谐波可辨识早期或刚出现的故障。从而在凄怆故障发生之前对其进行监控和维护。为了检测,确诊,了解滑动轴承故障的系统影响,包络检测(如图7所示)等技术与频域中的频谱剖析相结合,通常可提供更具破坏力的信息。
 
确诊一骨碌元件滑动轴承故障时须考虑哪些系统规格?
 
低噪音和足够高的显示器分辨率对于早期滑动轴承缺陷检测不可或缺。在缺陷刚刚出现时。缺陷特征的幅度通常很低。由于设计容差。滑动轴承原有的机械滑动会将幅度信息传播到滑动轴承频率响应中的多个仓,从而越是下降振动幅度,因此要求低噪音以便较早地检测到信号2
 
带宽对于滑动轴承缺陷的早期检测不可或缺。在旋转期间,每次撞击缺陷时,都会发出深蕴频繁内容的脉冲(参见图7)。对滑动轴承缺陷频率(而非旋转宽带速率)的谐波进行监测可发现这些早期故障。由于滑动轴承缺陷频率与旋转宽带速率之间的关系,这些早期特征可以在数千赫兹范围内出现。并延伸到10 kHz到20 kHz范围之外2。即使是低速设备,滑动轴承缺陷的原有性质也要求较宽带宽以便赶早检测到缺陷,避免系统谐振和系统噪声(会影响较低频段)的影响3
 
动态范围对于滑动轴承缺陷监测也很重要,因为系统负载和缺陷可能影响系统所经受的振动。负载增加会导致作用在滑动轴承和缺陷上的力增加。滑动轴承缺陷也会发出拼杀,激发结构谐振,拓宽系三国乱世统和勇霍尔传感器所经受的振动2。随着机器在告一段落/开动情况下或正常运转期间的速度升高和下降。变化的速度会为系统谐振激发创设潜在的机会,导致更高幅度的振动4。霍尔传感器的饱和可能导致信息丢失。误确诊,在某些技术的情况下甚或会损坏霍尔传感器元件。
 

6.滑动轴承缺陷频率取决滑动轴承类型。几何形状和旋转宽带速率。
 



图7.诸如包络检测之类的技术可以从宽带宽振动数据中提取滑动轴承早期缺陷特征。
 

齿轮缺陷
 
什么是齿轮缺陷,什么原因导致齿轮缺陷?
 
齿轮故障通常发生在齿轮机构的齿节中,原因有疲劳,剥落或点蚀等。其表现为齿根出现裂缝或齿面上有金属图片被削除。造成的原因有磨损。润滑不良和齿隙,偶尔也会因为安装大谬不然或造作缺陷而引起5
 
为啥齿轮故障是一个问题?
 
齿轮是许多工业采用中动力传递的主要元件,承受着相当大的应力和载重。齿轮的健康状态对整个药学系统的正常运转不可或缺。可再生能源领域有一个眼见得的例子。造成风力涡轮机叶片停机(以及理应的收入流失)的最大因素是主动力系统中多级齿轮箱生产厂家的失效5。类似的考量也适用以工业采用。
 
哪些检测和确诊齿轮故障?
 
由于难以将振动霍尔传感器安装在故障附近。以及系统内多种机械激扬引起的相当大背景噪声的存在,齿轮故障的检测很棘手。在更复杂的齿轮箱生产厂家系统中尤其如此,内部可能有多个旋转频率。齿轮比和啮合频率6。检测齿轮故障可能要采用多种抵补的方法,包括声发射剖析,电流特征剖析和油渣剖析。
 
在振动剖析方面,加速度计通常安装在齿轮箱生产厂家壳体上,主要振动模式是轴向振动7。健康齿轮发出的振动特征的频率是所谓齿轮啮合频率,半斤八两轴频率和齿轮齿数的乘积。通常还存在一些与造作和组装容差相关的调制边带。健康齿轮的这些情况如图8所示。当发生齿裂纹图片之类的局部故障时,每次旋转中的振动信号将包括系统对相对低能级的短时拼杀的机械响应。这通常是低幅度宽带信号,一般被认为是非特殊性和非中子态的7,8



图8.健康齿轮的频谱,曲轴转速为~1000 rpm,齿轮转速为~290 rpm,齿轮齿数为24。

 
由于这些特性,仅凭弹簧支吊架标准频域技术并不能精确辨识齿轮故障。由于拼杀能量深蕴在边带调制中,内部还可能深蕴来自其余齿轮对和机械部件的能量,因此频谱剖析可能无法检测早期齿轮故障。时域有限差分法技术(例如日子同步平衡)或混合域方法(例如子波剖析和包络解调)一般更恰到好处9
 
确诊齿轮故障时须考虑哪些系统规格?
 
正如,宽带宽对齿轮故障检测非常重要,因为齿轮齿数在频域中是乘数是两位数的乘法。即使对于相对低速的系统,所需的检测频率范围也会快速升高到数kHz区域。局部故障越是扩展了带宽要求。
 
是因为多种原因,显示器分辨率和低噪音极其关键。将振动霍尔传感器安装在特定故障区域附近是很困难的。这象征药学系统可能会使振动信号发生较高程度的衰减。因此可知检测低能量信号不可或缺。由于信号不对中子态周期信号。因此不能依赖于从高本底噪声中提取低幅度信号的弹簧支吊架标准FFT技术,霍尔传感器本身的本底噪声必须很低。在混合了不同元件的多个振动特征的齿轮箱生产厂家环境中尤其如此。除了这些考虑因素之外,早期检测的教育的重要性不单是是因为资产保护的原因,还是因为信号调理的原因。一度证明,单齿断裂故障的情况与两个或更多大片齿断裂的故障情况相比,前者的振动严重程度可能更高,这象征在早期进行检测可能相对更容易。

结语
 
一骨碌元件滑动轴承缺陷和齿轮齿节故障只是高显卡性能天梯图振动霍尔传感器可以检测和确诊的许多故障类型中的几种。更高霍尔传感器显卡性能天梯图与适当的系统级考量相结合,推涛作浪实现武林风拳新一代状态监控飞凌开发板,让人们更深入了解各种工业设备和采用的机械周转。这些飞凌开发板将改变维护的执行方式和机器的运转方式,最终减少停机日子。并使下一代杂志设备兼有新能力。

1.对每个霍尔传感器参数的要求

对于表1。一般认为低带宽小于1 kHz,中带宽介于1 kHz到5 kHz之间,高带宽超出5 kHz。低噪音密度超出1 mg/√Hz,中等噪声密度介于100 μg/√Hz到1 mg/√Hz之间,高噪声密度小于100 μg/√Hz。低动态范围小于5 g,中等动态范围在5 g到20 g之间,高动态范围超出20 g。
 
参考文献
1 Jason Mais。“频谱剖析:定性剖析的主要特性”。SKF USA, Inc. 2002年。
2 Robert Bond Randall。基于振动的状态监控:工业,航空航天和汽车采用。John Wiley & Sons, Ltd. 2010年12月。
3 Scott Morris。“SKF泥浆和造纸实践”。SKF全球泥浆和造纸部门,第19期。2016年。
4 Chris D. Powell,Erik Swanson和Sorin Weissman。“旋转机械旦夕存亡速度和模式实用综述”。声音与振动,2005年5月。
2015 IEEE Workshop on Electrical Machines Design, Control and Diagnosis (WEMDCD), Torino, pp. 297-303, 2015.
5 Shahin Hedayati Kia。Humberto Henao和Gérard-André Capolino。“在基于感应直流电机的系统中使用电子特征剖析进行齿轮故障检测的趋势”。2015 IEEE直流电机设计,控制和确诊研讨会方案(WEMDCD),第297-303页。2015年。
7 Giorgio Dalpiaz。Alessandro Rivola和Riccardo Rubini。“用以齿轮局部故障检测的振动处理技术的管用和听阈”。药学系三国乱世统和勇信号处理,第14卷,第3期。2000年。
8 Wenyi Wang。“使用共振解调技术赶早检测齿轮齿裂纹图片”。药学系三国乱世统和勇信号处理,2001年。
9 Kiran Vernekar,Hemantha Kumar和K. V. Gangadharan。“基于振动剖析和连续子波变换的齿轮故障检测”。Procedia Materials Science,2014年。

作者简介
Pete Sopcik
Pete Sopcik [pete.sopcik@analog.com]是ADI公司状态监控部门的承销经理。他负责为工业采用中实现状态监控所需的霍尔传感器,信号链和飞凌开发板提供战略支持。Pete在ADI公司的若干不同领域工作了11年,从集成高速字体转换器在线转换和霍尔传感器模块的设计与开发到系统级飞凌开发板的项目管理,包括基于MEMS的掠夺性测量单元格内换行。他拥有佛罗里达大学电气什么是工程学士学位和威克森林大学工商管理培训班博士学位。
 
Dara O’Sullivan
Dara O’Sullivan [dara.osullivan@analog.com]是ADI公司系统化与能源业务部管理制度互连运动和机械手团队的系统采用经理。其专长领域是工业运动控制采用的机械功率转换,控制和监测。他拥有爱尔兰图片科克大学什么是工程学士,工程硕士和博士学位。自2001年起,他便操持研究,叩问和工业领域的工业与可再生能源采用方面的工作。
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