Artikel ini menguraikan bagaimana tingkat getaran yang diukur dan frekuensi peralatan dapat dianalisis untuk memahami kesehatan peralatan Anda dan komponennya.
Artikel ini mengasumsikan Anda telah membaca artikel Pengantar Getaran kami , yang memberikan pengantar dasar tentang tingkat dan frekuensi getaran, dan bagaimana hal ini direpresentasikan dalam FFT. Artikel ini melampaui level tersebut, membahas bentuk visualisasi lebih lanjut, seperti Plot Air Terjun dan Spektrogram, dan cara menginterpretasikannya.
Apa itu Analisis Getaran?
Analisis getaran adalah proses menganalisis data getaran terukur untuk mengetahui apakah peralatan mengalami penyimpangan kondisi. Informasi ini dapat digunakan untuk menentukan kesehatan peralatan Anda dan jika ada kondisi kesalahan saat ini atau yang akan datang seperti misalignment, kelonggaran atau masalah pelumasan.
Banyak visualisasi data getaran yang berbeda dapat digunakan. Kami menyediakan tiga: Time Waveform Diagnostic , Interactive Waterfall Plot , dan Interactive FFT . Khususnya, Diagnostik Bentuk Gelombang Waktu mencakup visualisasi bentuk gelombang dan spektogram.
Visualisasi Mana yang Harus Saya Gunakan?
FFT Interaktif
Dengan sendirinya, FFT memecah sinyal getaran menjadi semua frekuensinya. Oleh karena itu, sangat membantu dalam menganalisis getaran pada suatu titik dengan sangat detail.
Memahami kecepatan lari peralatan (umumnya ditunjukkan dalam RPM) bisa sangat berguna untuk menganalisis FFT, karena memungkinkan Anda untuk membedakan antara frekuensi yang merupakan kelipatan dari kecepatan lari dan yang tidak. Ini adalah langkah pertama yang penting dalam mengidentifikasi potensi kesalahan.
Misalnya, pertimbangkan kipas tiga bilah yang digerakkan oleh motor listrik mobil 50Hz (3000RPM). Poros akan menyelesaikan satu putaran penuh 50 kali setiap detik. Jika kita memilih satu titik pada rangka kipas, tiga bilah kipas akan melewati titik ini dengan setiap putaran poros. Ini menyebabkan gaya setiap kali pisau lewat yang kami deteksi sebagai getaran. Saat tiga bilah terpasang pada poros, salah satu dari gaya ini akan terdeteksi tiga kali per putaran poros, artinya gaya ini terjadi 150 kali per detik atau pada 150Hz (9 000 RPM).
Ada jenis kesalahan lain yang muncul dalam kelipatan kecepatan lari peralatan, seperti waktu kendor, ketidaksejajaran, dan masalah baling-baling pompa. Untuk mengidentifikasi ini dengan mudah, Anda dapat memesan-menormalkan FFT, yang mengubah frekuensi dalam Hz atau RPM menjadi urutan kecepatan poros. Dengan cara ini, puncak dalam spektrum terjadi pada 1X, 2X, dan 7X, yaitu masing-masing 1 kali, 2 kali, dan 7 kali kecepatan poros. Contoh di bawah ini menunjukkan kipas 3 bilah kami dengan urutan spektrum getaran yang dinormalisasi untuk menunjukkan getaran pada 50 Hz (1X) dan 150Hz (3X).
Namun, jika seiring waktu FFT berubah menjadi FFT berikut, kesimpulan tertentu dapat dibuat.
Seperti yang Anda lihat, amplitudo getaran yang terekam meningkat satu dan tiga kali kecepatan lari mesin. Karena kami mengetahui bahwa frekuensi ini terkait dengan kecepatan poros dan jumlah bilah kipas kami, jika tidak ada perubahan lain dalam spektrum, kami dapat menyimpulkan bahwa peningkatan ini disebabkan oleh penumpukan debu di salah satu bilah kipas. Berat yang bertambah ini akan menambah besaran getaran yang terekam setiap kali kipas berputar menjadi 1x kecepatan lari. Ini adalah contoh dan FFT yang disederhanakan; namun, Anda dapat menerapkan proses yang sama pada data getaran yang lebih kompleks.
Oleh karena itu, mengidentifikasi kecepatan lari peralatan sangat signifikan. Biasanya, Anda bisa mendapatkan kecepatan lari peralatan dari sistem kontrol Anda atau papan nama peralatan. Jika Anda tidak memiliki akses ke informasi ini, biasanya Anda dapat menyimpulkan kecepatan lari dari frekuensi catu daya utama. Di Australia, kami menggunakan 50Hz, jadi sebagian besar aset kami beroperasi pada sekitar 50Hz, atau setengahnya tergantung pada motornya. Oleh karena itu, aset kemungkinan beroperasi dengan 50Hz sebagai kecepatan lari dasarnya (1x). Di Amerika, listrik utama disuplai pada 60Hz, sehingga peralatan umumnya beroperasi sekitar 30 atau 60Hz. Jika Anda melihat FFT Anda, puncak besar pertama yang Anda lihat akan muncul di sekitar salah satu frekuensi ini. Komponen tertentu seperti VSD, penggerak sabuk, dan kotak roda gigi mengubah kecepatan poros,
Setelah teridentifikasi, Anda dapat menggunakan fitur Penanda Harmonik kami, yang dibahas lebih mendetail di sini , untuk menyorot bagian mana dari spektrum yang merupakan kelipatan dari kecepatan poros. Sebagai alternatif, Anda dapat menghitung kelipatan kecepatan poros dengan membagi frekuensi dengan kecepatan putaran mesin.
Diagnostik Bentuk Gelombang Waktu
Selain itu, diagnostik bentuk gelombang waktu sangat berguna untuk mengidentifikasi masalah sementara dengan pengoperasian yang mungkin tidak ada selama pengumpulan sampel getaran biasa.
Ini karena memungkinkan Anda memvisualisasikan getaran peralatan selama tiga hari terakhir, dan karenanya memahami perubahan getaran harian, seperti perubahan intensitas puncak. Anda juga dapat mendengarkan suara mesin Anda, yang seringkali menimbulkan masalah seperti gigi gigi yang terkelupas.
Mengikuti contoh sebelumnya, dengan menggunakan FFT, kami dapat mengidentifikasi kecepatan putaran idle mesin 150Hz pada satu titik waktu. Namun, kami tidak dapat mengidentifikasi bagaimana frekuensi getaran mesin dapat berubah selama periode pengoperasian. Misalnya, bagaimana getaran berubah jika mobil dihidupkan, diam, dihidupkan kembali, diam lagi, lalu dimatikan?
Di sinilah spektogram sangat berguna. Spektrogram adalah tampilan dua dimensi dari semua FFT yang telah kami kumpulkan, ditumpuk satu sama lain, di mana amplitudo setiap frekuensi dibedakan menggunakan skala warna. Di bawah ini adalah spektogram dari kendaraan yang sama seperti di atas.
Sumber: https://blog.endaq.com/vibration-analysis-fft-psd-and-spectogram
Dari spektogram ini, dapat ditentukan bahwa mesin mati dari 0-10 detik sebelum duduk diam (30Hz) dari 10-20 detik sebelum berputar pada frekuensi yang berbeda dari 20-40 detik dan akhirnya diam dari 40-50 detik sebelum mati. matikan.
Spektogram adalah alat yang jarang digunakan dalam analisis getaran karena frekuensi pengumpulan data umumnya terlalu rendah untuk membuatnya berguna. Namun, karena FitMachine mengumpulkan data getaran setiap 15 menit, ini adalah alat yang luar biasa untuk memahami bagaimana operasi peralatan Anda berubah sepanjang hari/minggu.
Plot Air Terjun
Terakhir, untuk memahami tren jangka panjang dan perubahan dalam getaran peralatan dan bagaimana peralatan tersebut menyimpang dari kondisi berjalan 'normal', Anda dapat menggunakan plot Air Terjun. Plot air terjun menampilkan beberapa FFT dari waktu ke waktu dan dengan demikian memungkinkan Anda untuk membandingkan data frekuensi dan amplitudo yang dikumpulkan untuk memahami apa yang normal dan apa yang merupakan penyimpangan abnormal. Ini kemudian dapat digunakan untuk menentukan bagian mana dari mesin yang tidak berfungsi sebagaimana mestinya. Plot air terjun telah digunakan sebagai alat berharga dalam analisis getaran selama beberapa dekade dan menunjukkan perubahan kehadiran dan amplitudo puncak.
Misalnya, melanjutkan contoh, plot Air Terjun dapat memvisualisasikan bagaimana keadaan mesin mobil yang sama bervariasi terhadap waktu. Plot Air Terjun mirip dengan spektogram, kecuali menampilkan FFT dalam tiga dimensi, sedangkan spektogram adalah tampilan plot air terjun dari atas ke bawah. Jika Anda mengumpulkan beberapa FFT selama durasi mobil mulai dan kemudian memplot hasil Anda, Anda akan menghasilkan air terjun di bawah ini.
Sumber: https://lost-contact.mit.edu/afs/inf.ed.ac.uk/group/teaching/matlab-help/R2016b/signal/examples/order-analysis-of-a-vibration-signal. html
Dari plot air terjun ini, memeriksa frekuensi 30Hz, dapat ditentukan bahwa mobil membutuhkan waktu sekitar 3 detik untuk mencapai keadaan diam (Amplitudo RMS 3) setelah dihidupkan. Mobil diam dari tanda 3 hingga 5 detik, di mana frekuensi 30 Hz tetap konstan, sementara beberapa frekuensi yang lebih tinggi (misalnya 50Hz, yang mencapai Amplitudo RMS 7) meningkat karena kebisingan/obrolan di mesin meningkat. Mobil kemudian dimatikan kira-kira 5 detik ketika semua frekuensi cenderung ke nol.
Oleh karena itu, dengan menggunakan ketiga visualisasi ini, Anda dapat menentukan apakah mesin memerlukan perawatan untuk meningkatkan efisiensi atau mencegah kesalahan menjadi kegagalan.
---
Terima kasih sudah membaca. Jika Anda memiliki pertanyaan atau masalah, harap hubungi Dukungan MOVUS di sini .