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신호 특징

신호 특징은 시간-동기 평균(TSA) 진동 신호를 포함하여 모든 종류의 신호에 적용할 수 있는 일반적인 신호 기반 통계 메트릭을 제공합니다. 이러한 특징의 변화는 시스템 건전성 상태의 변화를 나타낼 수 있습니다. 진단 특징 디자이너는 특징 옵션 세트를 제공합니다.

통계량 특징

통계량 특징에는 기초적인 평균, 표준편차, RMS(제곱평균제곱근) 메트릭이 있습니다. 또한, 특징 세트에는 형태 인자와 더 높은 차수의 첨도 및 왜도 통계량이 포함됩니다. 공칭 신호에 성능 저하를 유발하는 결함 시그니처가 들어오면 이들 통계량은 변할 수 있습니다.

형태 인자 — RMS를 절댓값의 평균으로 나눈 값입니다. 형태 인자는 신호 형태와 관련이 있고 신호 차원과는 관련이 없습니다.

$$x_{SF}=\frac{x_{rms}}{\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N\left|x_i\right|}}$$

고차 통계량은 진동 신호의 4차 모멘트(첨도)와 3차 모멘트(왜도)를 통해 시스템 동작에 대한 인사이트를 제공합니다.

• 첨도 — 신호 분포의 꼬리의 길이(즉, 신호에서 이상값이 발생하기 쉬운 정도)입니다. 새로 발생한 결함은 이상값 수를 늘릴 수 있으며, 이로 인해 첨도 메트릭의 값이 증가합니다. 정규분포의 첨도 값은 3입니다. 자세한 내용은 kurtosis를 참조하십시오.

  $$x_{kurt}=\frac{\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{(x_i-\overline{x})}^4}}{{\left[\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{(x_i-\overline{x})}^2}\right]}^2}$$

• 왜도 — 신호 분포의 비대칭성입니다. 결함은 분포의 대칭성에 영향을 줄 수 있으며 이로 인해 왜도 레벨이 증가합니다.

  $$x_{skew}=\frac{\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{(x_i-\overline{x})}^3}}{{\left[\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{(x_i-\overline{x})}^2}\right]}^{3/2}}$$

  자세한 내용은 skewness를 참조하십시오.

임펄스 특성 메트릭

• 임펄스 특성 메트릭은 신호 피크와 관련된 속성입니다.

  • 피크 값 — 신호의 최대 절댓값입니다. 다른 임펄스 메트릭을 계산하는 데 사용됩니다.

    $$x_p=\underset{i}{\max }\left|x_i\right|$$

  • 임펄스 인자 — 피크의 높이와 신호의 평균 레벨을 비교합니다.

    $$x_{IF}=\frac{x_p}{\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N\left|x_i\right|}}$$

  • 파고율 — 피크 값을 RMS로 나눈 값입니다. 결함은 신호의 RMS로 표현되는 에너지로 나타나기 전에 신호 피크의 변화를 통해 나타나는 경우가 많습니다. 파고율은 결함이 처음 발생할 때 이에 대한 조기 경고를 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 peak2rms를 참조하십시오.

    $$x_{crest}=\frac{x_p}{\sqrt{\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{x}_i{}^2}}}$$

  • 클리어런스 인자 — 피크 값을 절대 진폭의 제곱근의 제곱 평균값으로 나눈 값입니다. 회전 기계에서 이 특징은 정상 베어링에서 최댓값을 갖고 결함 볼, 결함 외륜, 결함 내륜에서 감소합니다. 클리어런스 인자는 결함 내륜 결함에 대해 가장 높은 분리력을 갖습니다.

    $$x_{clear}=\frac{x_p}{{}^{(\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{i=1}^N{\sqrt{\left|x_i\right|)}}^2}}}$$

신호 처리 메트릭

신호 처리 메트릭은 왜곡 측정 함수로 구성됩니다. 시스템 성능 저하는 잡음의 증가나 기본주파수에 상대적인 고조파의 변화 또는 둘 다를 유발할 수 있습니다.

• 신호 대 잡음비(SNR) — 신호 전력 대 잡음 전력의 비율

• 총 고조파 왜곡(THD) — 총 고조파 성분 전력 대 기본 전력의 비율

• 신호 대 잡음 및 왜곡비(SINAD) — 총 신호 전력 대 총 신호 및 왜곡 전력의 비율

이러한 메트릭에 대한 자세한 내용은 snr, thd, sinad를 참조하십시오.

추가 정보

계산 결과는 새 특징에 저장됩니다. 새 특징 이름에는 소스 신호 이름과 접미사 stats가 포함됩니다.

특징 히스토그램 해석에 대한 자세한 내용은 진단 특징 디자이너에서 특징 히스토그램 해석하기 항목을 참조하십시오.

참고 항목

kurtosis | skewness | snr | thd | sinad | peak2rms

관련 항목

• 신호 기반 상태 지표
• 진단 특징 디자이너에서 특징 히스토그램 해석하기
• 진단 특징 디자이너를 사용하여 앙상블 데이터 탐색 및 특징 비교하기
• 회전 기계 특징
• 비선형 특징