Vibrationsmessungen werden durchgeführt, um die Reaktion der Maschinenausrüstung auf interne und externe Kräfte zu bestimmen. In mechanischen Systemen unterscheiden sich verschiedene Punkte desselben Geräts in Geometrie, Material usw. Aus diesem Grund können sie aufgrund von Effekten unterschiedliche Vibrationen aufweisen. Wenn beispielsweise ein Elektromotor mit hohen Frequenzen arbeitet, ist die Frequenz der Abtriebswelle des Untersetzungsgetriebes in einem System aus Elektromotor und Untersetzungsgetriebe in einer Förderstrecke viel niedriger. Die Verwendung der gleichen Parameter für die Vibrationsmessung beider Teile kann zu verfälschten Messungen führen. In solchen Fällen müssen die Schwingungs Messparameter bearbeitet werden.
Bei der Analog-Digital-Wandlung (ADC) muss häufig eine sogenannte Abtastgröße der digitalen Wellenform verwendet werden, um das Signal genau wiederzugeben. Vibrationsmessungen werden in der Regel über einen längeren Zeitraum hinweg durchgeführt und regelmäßig wiederholt. Das analoge Signal wird in ein digitales Signal umgewandelt, wobei in bestimmten Zeitintervallen, die als Abtastzeit (1/fs) bezeichnet werden, Abtastwerte erfasst werden. Die Anzahl der pro Sekunde erfassten Abtastwerte wird als Abtastrate oder Abtastfrequenz bezeichnet. Periodische Messzeiten erhält man, indem man die Probengröße durch die Proben Frequenz dividiert. Die Hälfte der Abtastfrequenz (fs/2) wird oft als Nyquist-Frequenz bezeichnet.
Abb. 1 Zeit- und Frequenzbereichsparameter
Jedes analoge Signal besteht aus Komponenten unterschiedlicher Frequenz. Die höchste Frequenzkomponente (fmax) in einem analogen Signal bestimmt die Bandbreite dieses Signals. Unter der Annahme, dass die höchste Frequenzkomponente für ein gegebenes analoges Signal fmax ist, sollte die Abtastrate gemäß dem Nyquist-Shannon-Abtasttheorem mindestens 2×fmax oder das Doppelte der höchsten analogen Frequenzkomponente betragen. Es ist wichtig zu verstehen, was das Stichprobentheorie bedeutet. Wenn das Abtasttheorem vor der Abtastung eines analogen Signals durchgeführt wird, stellt das abgetastete Signal genau das analoge Signal dar. In diesem Fall enthält das abgetastete Signal alle Informationen des analogen Signals. Aliasing tritt auf, wenn die Abtastfrequenz weniger als das Zweifache der größten Frequenz im Analogsignal beträgt (fs <2×fmax). Aliasing verhindert, dass die hohen Frequenzen des analogen Signals im Spektrum sichtbar sind und führt zu einer Fehlinterpretation der von der Vibrations Quelle erzeugten Signale. So wie eine unzureichende Abtastfrequenz Aliasing verursacht, schwächt eine unzureichende Abtastgröße auch die Frequenzauflösung im Spektrum und blockiert das Auftreten von Zwischenfrequenzen. Vor der Schwingungsmessung müssen nicht nur die Bandbreite und die Abtastfrequenz bestimmt werden, sondern auch der Dynamikbereich der Schwingungsamplitude. Während beispielsweise die von Sensemore-Produkten gebotene Messgenauigkeit im 2G-Bereich für Vibrationen mit geringer Amplitude, die durch Lagerverschleiß verursacht werden, ausreicht, sollten Messungen mit 8G-/16G-Intervallen bei Vibrationen mit hoher Amplitude durchgeführt werden, die durch eine Pressenstraße verursacht werden. Da die Vibrationen in der Pressenlinie eine niedrige Frequenz und eine hohe Amplitude haben, können bei Auswahl des Dynamikbereichs von 2G die außerhalb des Bereichs liegenden Amplituden nicht verarbeitet werden. Werden für Lagerschwingungsmessungen große Dynamikbereiche wie 16G gewählt, nimmt die Empfindlichkeit des Sensors und die Auflösung der Grafiken im Zeit-/Frequenzbereich ab.
Fig. 2 The Effect of Sampling Rate on Spectrum Bandwidth
Aliasing
Wenn wir dem Sampling-Theorem nicht folgen, wird ein Phänomen namens Aliasing auftreten. Beim Aliasing werden analoge Signale auf andere Weise in digitale Signale umgewandelt, wodurch verhindert wird, dass hohe Frequenzen im Spektrum auftreten. Daher ist Aliasing ein unerwünschtes Phänomen bei der Verarbeitung digitaler Signale. Alle Datensammler/-analysatoren verfügen über integrierte Abtastraten, um Aliasing zu vermeiden. Theoretisch sollten keine Vibrationen mit einer Frequenz auftreten, die mehr als die Hälfte dieser Abtastrate beträgt. Dies kann jedoch in der Praxis nie erreicht werden. Deshalb verfügen alle Analysatoren über Anti-Aliasing-Filter. Hierbei handelt es sich um elektronische Tiefpassfilter, die niedrigere Frequenzen durchlassen, höhere jedoch blockieren. Filter eliminieren alle Vibrationen in einem analogen Signal mit Frequenzen, die größer als die halbe Abtastrate sind. Diese Filter passen sich automatisch an die entsprechenden Werte an, wenn sich die Abtastfrequenz ändert. Dies geschieht, wenn der Frequenzbereich des Analysators vom Benutzer geändert wird.
Abb. 3 Aliasing
Diskrete Darstellung analoger Signale
Die begrenzte Hochgeschwindigkeits-Abtastrate, die in den meisten Messsystemen für Vibrationssignale verwendet wird, kann die Genauigkeit der Zeitsignale bei der Erzeugung beeinträchtigen. In der Abbildung unten ist ein Signal mit einer 2,56-fach niedrigeren Abtastfrequenz und einer 20-fachen Überabtastung gekennzeichnet. Aus einer sorgfältigen Betrachtung der Abbildung geht hervor, dass das Signal mit niedriger Abtastfrequenz das analoge Signal nicht korrekt identifiziert. Das Signal scheint zwischen unmöglichen Abtastpunkten zu springen. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass das Signal bei der 2,56-fach niedrigeren Abtastfrequenz immer noch alle Informationen des analogen Signals enthält. Dies bedeutet, dass ein aus dem Signal berechnetes Spektrum korrekt ist. Die niedrige Abtastfrequenz schränkt lediglich die Zeitbereichs Darstellung des Signals ein. Im Frequenzbereich gibt es keine solche Einschränkung. Wenn das zu messende Gerät mit niedriger Frequenz arbeitet, verlangsamt die Wahl einer Abtastrate bei sehr hohen Frequenzen den Datenfluss und erfordert mehr Speicherplatz. Ist der Dynamikbereich hingegen nicht richtig gewählt, besteht das Problem, dass die Schwingung Spitzenwerte auch bei hoher Auflösung nicht erfasst werden können. Um solche Probleme zu vermeiden, ist es notwendig, vor der Messung den Dynamikbereich (Amplitude) und die Bandbreite des zu messenden Geräts vorherzusagen.
Verweise
- C. Scheffer, P. GirdharMachinery Vibration Analysis & Predictive Maintenance(Oxford:Elsevier, 2004)
- A. Brandt, Noise and Vibration Analysis(New Delhi: Wiley, 2011)
- Bertoletti, 2020, Nyquist-Shannon Sampling Theorem