Analisador de Vibrações – modo de funcionamento 1

1. Analisador de Vibrações – modo de funcionamento I Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações Amostragem e digitalização num analisador de vibrações www.dmc.pt

2. Sobre a DMC e aD4VIBequipamentos e serviços de manutenção preditiva Adaptamo-nos às suas necessidades ! Apoio técnico Relatórios

3. Conteúdo do curso Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações Amostragem e digitalização num analisador de vibrações O que é o Aliasing num analisador de vibrações A implementação do zoom num analisador de vibrações A implementação de janelas na forma de onda (windows) num analisador de vibrações As médias num analisador de vibrações Largura de banda em tempo real nos analisadores de vibrações Processamento em sobreposição (“overlap”) Seguimento de ordens Análise do envelope Funções de dois canais

4. Conteúdo desta apresentação Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações Amostragem e digitalização num analisador de vibrações

5. Tecnologias preditivas Vibrações Medição de tensão em veios Emissão acústica Análise de motores elétricos Termografia Ultrassons

6. Tecnologias corretivas Equilibragem no local Alinhamento de veios Proteção de rolamentos Calibração de cadeias de monitorização de vibrações

7. Propriedades da análise de vibrações com FFT • O Fast Fourier Transform (FFT) é um algoritmo para transformar dados do domínio de tempo para o domínio de frequência. • Isso significa que o algoritmo transforma amostras digitalizadas do domínio de tempo para amostras no domínio de frequência, como se mostra na Figura

8. Os registos da forma de onda das vibrações – o bloco • Um bloco de tempo é constituído por N amostras igualmente espaçadas, da forma de onda analógica do sinal do sensor de vibrações, que entra no analisador de vibrações.

9. O FFT é calculado em blocos de amostras da forma de onda. • Como se mostra na Figura 3, este registo de tempo é transformado como um bloco completo num bloco completo de linhas de frequência. • Todas as amostras do registo de tempo são necessárias para calcular cada linha no domínio de frequência. • Isto está em contraste com o que se poderia esperar, ou seja, que uma única amostra de domínio de tempo se transforma em exatamente uma linha de domínio de frequência. • Compreender esta propriedade de processamento de blocos do FFT é crucial para entender muitas das propriedades do Analisador de Vibrações.

10. Obtém-se um novo bloco de amostras da forma de onda após a aquisição de cada nova amostra de forma de onda • Por exemplo, como o FFT transforma todo o bloco de bloco de tempo como um todo, não pode haver resultados válidos de domínio de frequência até que um registo de tempo completo tenha sido adquirido. • No entanto, uma vez concluída, a amostra mais antiga pode ser descartada, todas as amostras deslocadas no registo de tempo e uma nova amostra adicionada ao final do bloco como se vê na Figura . • Assim, uma vez que o bloco é inicialmente preenchido, temos um novo bloco em cada vez que a se adquire uma nova amostra no domínio do tempo e, portanto, poder-se-ia ter novos resultados válidos no domínio de frequência, cada vez que existe uma nova amostra no domínio do tempo.

11. Quantas linhas existem no espetro de frequência? • Referiu-se anteriormente que o bloco tem n amostras igualmente espaçadas. • Outra propriedade do FFT é que ele transforma essas amostras no domínio de tempo para n/2 linhas igualmente espaçadas no domínio da frequência. • Só se obtém metade das linhas, porque cada linha de frequência realmente contém duas peças de informação, amplitude e fase. • O significado disto é mais facilmente visto se olharmos para a relação entre o domínio de tempo e frequência.

12. A fase de componentes do domínio da frequência é importante • Até agora, tem-se implícito que a amplitude e frequência das ondas sinusoidais contém todas as informações necessárias para reconstruir a entrada. • Mas deve ser óbvio que a fase de cada uma dessas ondas sinusoidais é importante também. • Por exemplo, na Figura , mudamos a fase dos componentes de onda sinusoidal de maior frequência deste sinal. • O resultado é uma distorção severa da forma de onda original.

13. O que é o espaçamento das linhas do espetro de frequência? a) Período de sinal de entrada é igual a bloco de tempo. Menor frequência observável. • Agora que sabemos que temos linhas n/2 igualmente espaçadas no domínio da frequência, qual é o seu espaçamento? • Podemos ver na Figura que, se o período do sinal de entrada for maior do que o registo de tempo, não temos como determinar o período (ou frequência, que é o seu recíproco). • Portanto, a linha de menor frequência do FFT ocorre numa frequência igual à inversa da duração do bloco de tempo. b) Período de sinal de entrada mais longo do que o bloco de tempo. A frequência do sinal de entrada é desconhecida

14. Espaçamento em frequência de todas as linhas do espetro • Estabelece-se agora, que o afastamento entre estas duas linhas e qualquer outro para de linhas consecutivas é o inverso da duração do bloco de tempo.

15. Qual é a frequência máxima do espetro FFT? • Agora pode-se determinar que a maior frequência que podemos medir é: n – número de amostras do boco de tempo Porque temos linhas n/2 espaçadas pelo recíproco do registo de tempo a partir de zero Hertz .

16. A gama de frequência da analisadores de vibrações é determinada pela taxa de amostragem do bloco de tempo • Uma vez que gostaríamos de ajustar a gama de frequência da medição, devemos variar o fmáximo. • O número de amostras de tempo é fixado pela implementação do algoritmo FFT. • Portanto, devemos variar o período do registo de tempo para variar fmax. • Para fazer isso, devemos variar a taxa de amostragem para que sempre se tenha n amostras no período de tempo variável do registo. • Isto é ilustrado na Figura . • Observe-se que, para cobrir frequências mais altas, devemos amostrar mais rapidamente.

17. Amostragem e digitalização num analisador de vibrações • A entrada para o Analisador de Vibrações é uma tensão analógica contínua com origem no sensor de vibrações. • Lembre-se também que o FFT requer amostras digitalizadas da entrada de seus cálculos digitais. • Portanto, precisamos adicionar um amostrador ao conversor analógico - digital (ADC) ao nosso processador FFT para fazer um analisador de espectro. • Pode-se ver este diagrama de blocos básico na Figura.

18. O Amostrador ADC não deve introduzir erros.

19. A gama dinâmica de um analisador de vibrações • A gama dinâmica é outro aspecto da resolução. • É uma medida da capacidade de analisar pequenos sinais na presença de grandes, como mostra a figura. • A gama dinâmica de um analisador de vibrações é definida como a proporção entre os maiores e menores sinais que podem ser analisados ao mesmo tempo. • A ampla gama dinâmica é importante para analisar sinais de vibração de baixo nível na presença de grandes componentes residuais de desequilíbrio.

20. Gama dinâmica e número de bits num analisador de vibrações – quanto mais…melhor • Na figura pode-se ver a relação entre número de bits do conversor analógico digital e a gama dinâmica em dB • Os analisadores modernos têm uma gama dinâmica na ordem dos 120 dB o que lhes permite dispensar a função de ajuste de fim de escala (auto-range), por conseguirem medir toda a gama de medida dos acelerómetros piezoelétricos mais comuns.

21. Gama dinâmica e número de bits do ADASH VA5

22. Sistemas de monitorização permanente Sistemas protetivos e preditivos Ex Transmissores de vibrações Monitorização permanente de vibrações Sistemas wireless Análise da assinatura de motores elétricos pela técnica do MCM Meggitt Vibro-Meter®

23. Equipamentos portáteis • Vibrometros • Analisadores de vibrações • Coletores de dados • Medidores de ultrassons • Sensores de vibrações

24. Pode ver um artigo sobre este tema neste link Analisador de vibrações www.DMC.com

25. PROGRAMA DE FORMAÇÃO 2020 Para mais informações ver www.dmc.pt

26. Esperamos que esta apresentação tenho sido interessante