Uso de LTspice para analizar datos de vibración en sistemas de monitoreo de condiciones

Resumen

Este artículo describe cómo usar LTspice® analice el contenido de frecuencia de los datos de vibración en los sistemas de monitoreo de condición para proporcionar una advertencia temprana de falla del motor en maquinaria industrial. El artículo explica cómo extraer datos de los planos X, Y y Z de Microsoft Excel® hoja de cálculo y convertirla a un formato en el que LTspice pueda aplicar una transformada de Fourier para producir un gráfico del contenido armónico de los datos de vibración.

Introducción

El avance de la tecnología digital no muestra signos de desaceleración, impregnando todas las áreas de nuestras vidas. Dar inteligencia a las máquinas está lejos de ser un discurso orwelliano; en cambio, mejora la eficiencia de la automatización de la fábrica porque los circuitos de retroalimentación automatizados pueden reducir el tiempo de mantenimiento manual.

Industry 4.0 describe el concepto de llevar los beneficios de Big Data a la fábrica. Las máquinas equipadas con sensores pueden controlar su propio rendimiento y comunicarse entre sí, lo que les permite compartir la carga de trabajo general y proporcionar información de diagnóstico importante a la oficina administrativa, ya sea en el mismo edificio o en otro departamento grande.

Una revisión rápida de las ofertas de productos de Analog Devices muestra que ADI está firmemente comprometida con brindar soluciones para el Internet industrial de las cosas (IIOT), incluida la oferta de componentes de cadena de señal resistentes de alto rendimiento, desde el sensor hasta la nube.

Una de esas áreas de la automatización industrial es el monitoreo condicional (CbM), donde las características operativas nominales de una máquina se calibran cuidadosamente y luego la máquina en sí se monitorea de cerca con sensores locales. Las condiciones que se desvían de la señal nominal indican que la máquina necesita servicio. Por lo tanto, las máquinas equipadas con sistemas de monitoreo basados ​​en la condición pueden recibir servicio cuando realmente se necesitan en lugar de seguir un programa de mantenimiento relativamente arbitrario.

La forma principal de determinar la salud de un motor es examinar su firma de vibración. La tecnología MEMS de Analog Devices monitorea continuamente la firma de vibración del motor, revelando la condición del motor cuando su firma se compara con un motor sin fallas conocidas. De hecho, cada falla del motor tiene su propia firma armónica única. Al examinar el contenido armónico del patrón de vibración, se pueden detectar defectos en los cojinetes, los anillos interior y exterior e incluso los dientes de la caja de cambios.

Análisis de datos de vibración en LTspice

Para producir datos para el análisis de Fourier en LTspice, se conectaron tres acelerómetros ADXL1002 a un motor, como se muestra en la Figura 1, para medir las vibraciones en las direcciones de lado a lado, vertical y de adelante hacia atrás: X, Y y Z, respectivamente.

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Figura 1. Los canales X, Y y Z midieron la vibración en las direcciones de lado a lado, vertical y de adelante hacia atrás, respectivamente.

Los datos de vibración se descargaron y registraron en una hoja de cálculo de Microsoft Excel. Los datos se muestrearon a 500 kSPS, por lo que un segundo de datos de vibración produjo tres columnas de datos de Microsoft Excel, cada una de 500 000 filas. En la Figura 2 se muestra un ejemplo de los datos X, Y y Z.

Figura 2. Extracto de datos X, Y y Z.

Ahora se puede examinar el contenido armónico de estos datos para determinar el estado del motor. El análisis de Fourier es el proceso matemático de extraer el contenido de frecuencia de un componente de forma de onda. El contenido espectral de un sineton puro consiste en una sola frecuencia, llamada fundamental. Si la onda extendida está distorsionada, aparecen frecuencias distintas a la original. Al analizar el contenido de frecuencia del patrón de vibración del motor, se puede determinar un diagnóstico preciso de su estado de salud.

El hardware y el software capaces de realizar el análisis de Fourier pueden ser costosos, por lo que aquí presentamos un método de análisis de Fourier de datos MEMS que es esencialmente gratuito.

LTspice es un potente simulador de circuito libre con la capacidad de trazar el contenido de frecuencia de cualquier forma de onda utilizando el análisis de Fourier, incluidos los datos de vibración obtenidos del sensor MEMS en un sistema de monitoreo basado en el estado.

LTspice puede producir un gráfico de análisis de Fourier cuando los datos están en el formato que se muestra en la Figura 3, donde cada punto de datos de vibración está asociado con su marca de tiempo correspondiente.

Figura 3. Formato de casos de tiempo y voltaje.

Es relativamente fácil amasar datos en este formato utilizando Microsoft Excel. Aquí está el proceso para hacerlo.

Primero, las columnas de datos en la Figura 2 se separaron en tres hojas de trabajo en el archivo de Excel, denominadas X, Y y Z, como se muestra en la Figura 4.

Figura 4. Se crearon tres hojas y se copiaron los datos X, Y y Z en sus respectivas hojas.

Introduzca una columna a la izquierda de los datos. Esta columna se relaciona con la marca de tiempo de cada valor de datos.

Dado que se tomaron 500.000 muestras de datos durante un período de un segundo, cada punto de datos se tomó con una separación de 2 µs. Por lo tanto, en la primera celda de la nueva columna, ingrese

2E-6

que muestra la primera marca de tiempo a los 2 µs.

La forma más fácil de completar el resto de la columna de marca de tiempo es el Serie ordenado. En Buscar en Microsoft Excel, escriba «Series» para que aparezcan las opciones de menú que se muestran en la Figura 5.

A partir de ahí elige Rellenar una fila o patróndespués Serie…en el menú desplegable.

Figura 5. Cómo llenar varias celdas en Microsoft Excel.
Figura 5. Cómo llenar varias celdas en Microsoft Excel.

El cuadro de diálogo que se muestra en la Figura 6 aparece con el columnas y Lineal botones de opción seleccionados. Entrar a Valor de grado de 2E-6 y un Valor de parada de 1 .

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Figura 6. Número de celdas con un conjunto de datos que se expande linealmente.

Haga clic en OKEY para llenar las marcas de tiempo de datos de la columna izquierda, aumentando de 2 µs a 1 segundo. Se puede lograr lo mismo completando los primeros valores y luego arrastrando el cursor a la celda inferior al final del rango de datos, pero con 500,000 filas de datos sería un largo arrastre.

Los datos ahora están en un formato listo para que LTspice los procese, como se muestra en la Figura 7.

Figura 7. Columnas que muestran la marca de tiempo y los datos de muestra correspondientes.

Si el conjunto de datos es grande y el intervalo de muestreo es bajo, Microsoft Excel puede redondear las marcas de tiempo a un número inapropiado de lugares decimales. Si es así, resalte la primera columna y luego seleccione Formato > Formato de celdascomo se muestra en la figura 8.

Figura 8. Reformateo de celdas para eliminar errores de redondeo.

Elija el número apropiado de lugares decimales, como se muestra en la Figura 9.

Figura 9. Aumento de la resolución de la marca de tiempo a cinco decimales.

Con la columna de marca de tiempo completada y los dígitos significativos aumentados, copie ambas columnas de cada hoja en su propio cuaderno u otro archivo de editor de texto, como se muestra en la Figura 10.

Figura 10. Archivo de texto ina Tiene datos de tiempo y vibración.

Debe tener tres archivos de texto que contengan los datos de vibración para los ejes X, Y y Z en el sistema de monitoreo basado en condiciones.

Estos datos ahora se pueden leer directamente en LTspice.

Cree un esquema en LTspice como se muestra en la Figura 11. En este diseño, hay seis fuentes de voltaje correspondientes a la falla y no hay datos de falla para los ejes X, Y y Z. Esto permite el análisis de Fourier de los datos de vibración de un motor nuevo para que que se puede comparar con el análisis de Fourier de los datos de un motor defectuoso sospechoso. Una gran ventaja de este método es que se puede superponer un nuevo gráfico de frecuencia del motor (no defectuoso) en un motor sospechoso defectuoso, de modo que se pueda ver la diferencia en el rendimiento.

Figura 11. Esquema de LTspice que muestra salidas de voltaje para datos de vibración con fallas y sin fallas.

El comando LTspice

.opciones plotwinsize=0 numdgt=15

la compresión predeterminada en LTspice se elimina y, a veces, produce resultados más claros. Omitir esta línea ejecutará la simulación más rápido, pero puede producir resultados menos precisos.

Cuando el diagrama esté completo, haga clic derecho en cada fuente de voltaje, seleccione el Complejo botón, seleccione el Archivo PWL botón de radio, luego ingrese el nombre del archivo de texto apropiado que contiene los datos de vibración, como se muestra en la Figura 12. Esto crea una fuente de voltaje lineal por partes que consta de una serie de voltajes y sus eventos de tiempo correspondientes. Su vida será más fácil si estos archivos de texto se almacenan en el mismo directorio que el archivo LTspice.

Figura 12. Creación de una fuente de voltaje lineal a partir de datos de vibración.

Luego se debe configurar un análisis transitorio para que se ejecute durante la prueba de vibración original usando el comando

.tren 1

Ejecute la simulación. La simulación puede tardar algún tiempo según los puntos de datos y la duración del análisis transitorio.

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Los resultados de la simulación de los motores defectuosos y no defectuosos se muestran en la Figura 13. El experimento se realizó en un motor que funcionaba a 587,3 rpm con un cojinete defectuoso y el anillo exterior desalineado y una carga de 12 lbs. Los gráficos también muestran el patrón de vibración de un motor sin fallas que funciona a la misma velocidad. Está claro que la firma de vibración del motor defectuoso tiene una amplitud significativamente mayor en comparación con el motor no defectuoso.

Figura 13. Resultados en el dominio del tiempo de los datos de vibración para motores defectuosos y no defectuosos.

Con el Forma de onda la ventana está resaltada, seleccione Pantalla > FFT desde la barra de menú. Esto calculará la FFT en función de los datos transitorios.

Mirando los datos en la Figura 2, los números muestran una ligera variación alrededor de una gran compensación de alrededor de 35,000. Cuando se simula en LTspice, esto se traduce en un voltaje de compensación de CC de 35 000 V con una forma de onda de CA por encima de esta compensación.

En un gráfico de Fourier, este voltaje de compensación aparece como una gran derivación de CC, por lo que cuando LTspice escala automáticamente el eje Y, los armónicos de interés se escalan demasiado pequeños. Haga clic con el botón derecho en el eje X para especificar un rango de frecuencia por encima de CC, de modo que se ignore el voltaje de compensación de CC; un rango de 5 Hz a 1 kHz debería ser suficiente.

Haga clic con el botón derecho en el eje Y y seleccione el Lineal botón de radio para mostrar los armónicos, como se muestra en la Figura 14.

Figura 14. El diagrama de Fourier de la derivación de CC se ha extraído y se muestra en una escala lineal.

Al hacer clic con el botón derecho dentro del área del gráfico, se agregan paneles de gráficos adicionales, lo que permite separar el contenido espectral de la vibración en gráficos X, Y y Z, como se muestra en la Figura 15.

Figura 15. Gráficos de vibración X, Y y Z separados.

La frecuencia de rotación del motor a 10 Hz es claramente visible, así como los armónicos significativos a 60 Hz, 142 Hz y 172 Hz. Está más allá del alcance de este artículo analizar qué componente dentro del motor fue la causa de estos armónicos, pero no hay duda de que el patrón de vibración ha cambiado debido al desgaste del motor.

Conclusión

La línea de velocímetros MEMS de Analog Devices proporciona datos críticos para la detección temprana de fallas en el motor, pero esa es solo la mitad de la respuesta. Los datos deben estudiarse cuidadosamente utilizando el análisis de Fourier. Desafortunadamente, el equipo o el software capaz de realizar el análisis de Fourier suele ser costoso. LTspice proporciona una forma gratuita de analizar con precisión los datos de CbM, lo que permite la detección y el diagnóstico tempranos de las fallas de las máquinas.

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