bearingFaultBands
스펙트럼 특징 추출을 위해 볼 베어링 또는 롤러 베어링의 특성 결함 주파수 주위에 주파수 대역 생성
구문
설명
예제
이 예제에서는 구름 요소가 8개 있고 피치 지름은 12cm인 베어링을 살펴보겠습니다. 각 구름 요소의 지름은 2cm입니다. 내륜이 25Hz로 구동될 때 외륜은 고정된 상태로 유지됩니다. 구름 요소의 접촉각은 15도입니다.
위와 같은 물리적 크기의 베어링에 대해 bearingFaultBands를 사용하여 주파수 대역을 생성합니다.
FR = 25; NB = 8; DB = 2; DP = 12; beta = 15; FB = bearingFaultBands(FR,NB,DB,DP,beta)
FB = 4×2
82.6512 85.1512
114.8488 117.3488
71.8062 74.3062
9.2377 11.7377
FB는 FR의 10%인 2.5Hz의 디폴트 주파수 대역폭을 포함하는 4×2 배열로 반환됩니다. FB의 첫 번째 열은 의 값을 포함하고 두 번째 열은 각 특성 결함 주파수에 대한 의 모든 값을 포함합니다.
이 예제에서는 길이가 7.5mm인 롤러가 11개 있는 마이크로 롤러 베어링을 살펴보겠습니다. 피치 지름은 34mm이고 접촉각은 0도입니다. 샤프트 속도를 1800rpm으로 가정하고 롤러 베어링에 대한 주파수 대역을 생성합니다. FR과 동일한 단위의 주파수 대역 FB를 얻기 위해 'Domain'을 'frequency'로 지정합니다.
FR = 1800; NB = 11; DB = 7.5; DP = 34; beta = 0; [FB1,info1] = bearingFaultBands(FR,NB,DB,DP,beta,'Domain','frequency')
FB1 = 4×2
104 ×
0.7626 0.7806
1.1994 1.2174
0.3791 0.3971
0.0611 0.0791
info1 = struct with fields:
Centers: [7.7162e+03 1.2084e+04 3.8815e+03 701.4706]
FaultGroups: [1 2 3 4]
Labels: {'1Fo' '1Fi' '1Fb' '1Fc'}
이제 'Sidebands' 이름-값 쌍을 사용하여 내륜 결함 주파수와 구름 요소 결함 주파수에 대한 측파대를 포함시킵니다.
[FB2,info2] = bearingFaultBands(FR,NB,DB,DP,beta,'Domain','order','Sidebands',0:1)
FB2 = 8×2
4.2368 4.3368
5.6632 5.7632
6.6632 6.7632
7.6632 7.7632
1.7167 1.8167
2.1064 2.2064
2.4961 2.5961
0.3397 0.4397
info2 = struct with fields:
Centers: [4.2868 5.7132 6.7132 7.7132 1.7667 2.1564 2.5461 0.3897]
FaultGroups: [1 2 2 2 3 3 3 4]
Labels: {'1Fo' '1Fi-1Fr' '1Fi' '1Fi+1Fr' '1Fb-1Fc' '1Fb' '1Fb+1Fc' '1Fc'}
생성된 결함 대역 FB를 사용하여 faultBandMetrics 명령을 통해 스펙트럼 메트릭을 추출할 수 있습니다.
이 예제에서는 구름 요소가 8개 있고 피치 지름은 12cm인 손상된 베어링을 살펴보겠습니다. 각 구름 요소의 지름은 2cm입니다. 내륜이 25Hz로 구동될 때 외륜은 고정된 상태로 유지됩니다. 구름 요소의 접촉각은 15도입니다.
위와 같은 물리적 크기의 베어링에 대해 bearingFaultBands를 사용하여 결함 주파수 대역을 시각화합니다.
FR = 25; NB = 8; DB = 2; DP = 12; beta = 15; bearingFaultBands(FR,NB,DB,DP,beta)
플롯에서 다음과 같은 베어링별 진동 주파수를 관측합니다.
케이지 결함 주파수
Fc, 10.5Hz볼 결함 주파수
Fb, 73Hz외륜 결함 주파수
Fo, 83.9Hz내륜 결함 주파수
Fi, 116.1Hz
이 예제에서는 구름 요소가 10개 있고 피치 지름은 12cm인 볼 베어링을 살펴보겠습니다. 각 구름 요소의 지름은 0.5cm입니다. 내륜이 25Hz로 구동될 때 외륜은 고정된 상태로 유지됩니다. 볼의 접촉각은 0도입니다. 데이터 세트 bearingData.mat에는 베어링 진동 신호에 대한 파워 스펙트럼 밀도(PSD)와 그 주파수 데이터가 테이블에 포함되어 있습니다.
먼저, 볼 베어링의 물리적 특성을 사용하여 처음 3개의 측파대를 포함하는 베어링 주파수 대역을 생성합니다.
FR = 25;
NB = 10;
DB = 0.5;
DP = 12;
beta = 0;
FB = bearingFaultBands(FR,NB,DB,DP,beta,'Sidebands',1:3)FB = 14×2
118.5417 121.0417
53.9583 56.4583
78.9583 81.4583
103.9583 106.4583
153.9583 156.4583
178.9583 181.4583
203.9583 206.4583
262.2917 264.7917
274.2708 276.7708
286.2500 288.7500
310.2083 312.7083
322.1875 324.6875
334.1667 336.6667
10.7292 13.2292
⋮
FB는 주요 주파수와 그러한 주파수의 측파대를 포함하는 14×2 배열입니다.
PSD 데이터를 불러옵니다. bearingData.mat에는 PSD가 첫 번째 열에, 주파수 그리드가 두 번째 열에 각각 셀형 배열로 포함되어 있는 테이블 X가 있습니다.
load('bearingData.mat','X') X
X=1×2 table
Var1 Var2
________________ ________________
{12001×1 double} {12001×1 double}
테이블 X의 PSD 데이터와 FB의 주파수 대역을 사용하여 스펙트럼 메트릭을 계산합니다.
spectralMetrics = faultBandMetrics(X,FB)
spectralMetrics=1×43 table
PeakAmplitude1 PeakFrequency1 BandPower1 PeakAmplitude2 PeakFrequency2 BandPower2 PeakAmplitude3 PeakFrequency3 BandPower3 PeakAmplitude4 PeakFrequency4 BandPower4 PeakAmplitude5 PeakFrequency5 BandPower5 PeakAmplitude6 PeakFrequency6 BandPower6 PeakAmplitude7 PeakFrequency7 BandPower7 PeakAmplitude8 PeakFrequency8 BandPower8 PeakAmplitude9 PeakFrequency9 BandPower9 PeakAmplitude10 PeakFrequency10 BandPower10 PeakAmplitude11 PeakFrequency11 BandPower11 PeakAmplitude12 PeakFrequency12 BandPower12 PeakAmplitude13 PeakFrequency13 BandPower13 PeakAmplitude14 PeakFrequency14 BandPower14 TotalBandPower
______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ ______________ ______________ __________ _______________ _______________ ___________ _______________ _______________ ___________ _______________ _______________ ___________ _______________ _______________ ___________ _______________ _______________ ___________ ______________
121 121 314.43 56.438 56.438 144.95 81.438 81.438 210.57 106.44 106.44 276.2 156.44 156.44 407.45 181.44 181.44 473.07 206.44 206.44 538.7 264.75 264.75 691.77 276.75 276.75 723.27 288.69 288.69 754.61 312.69 312.69 817.61 324.62 324.62 848.94 336.62 336.62 880.44 13.188 13.188 31.418 7113.4
spectralMetrics는 FB의 각 주파수 범위에 대해 계산된 피크 진폭, 피크 주파수, 대역 전력을 포함하는 1×43 테이블입니다. spectralMetrics의 마지막 열은 총 대역 전력으로, FB의 14개의 주파수를 모두 포함해서 계산됩니다.
입력 인수
이름-값 인수
출력 인수
알고리즘
bearingFaultBands는 다음과 같이 다양한 특성 베어링 주파수를 계산합니다.
외륜 결함 주파수:
내륜 결함 주파수:
구름 요소(볼) 결함 주파수:
케이지(트레인) 결함 주파수:
참고 문헌
[1] Chandravanshi, M & Poddar, Surojit. "Ball Bearing Fault Detection Using Vibration Parameters." International Journal of Engineering Research & Technology. 2. 2013.
[2] Singh, Sukhjeet & Kumar, Amit & Kumar, Navin. "Motor Current Signature Analysis for Bearing Fault Detection in Mechanical Systems." Procedia Materials Science. 6. 171–177. 10.1016/j.mspro.2014.07.021. 2014.
[3] Roque, Antonio & Silva, Tiago & Calado, João & Dias, J. "An approach to fault diagnosis of rolling bearings." WSEAS Transactions on Systems and Control. 4. 2009.
버전 내역
R2019b에 개발됨
