診断技術は、今後の障害を検出することによって、エネルギーシステムにおける回転機械の効率を高めるために使用されます。小型回転機は、通常、ボード上の診断ユニットを持っていません。ポータブル診断ユニットは高価であり、軸受の転がり要素の直径からロータバーの数まで、監視された機械に関する非常に詳細な情報を必要とします。そのため、詳細な機械情報を必要としない低コスト診断ユニットを開発する機会がある。現代のスマートフォンは、音響と振動のデータ取得とかなりのコンピューティング能力を内蔵しているため、このタスクに適しているようです。ただし、データサンプリングレートやセンサー感度などの最新の診断ユニットと比較して、ハードウェアの制限があります。
一連の誘導モータは、スマートフォンで記録された振動と音響信号を分析するために、健康で欠陥のある条件(アンバランスローター、損傷したベアリング、壊れたローターバー)の両方でテストされます。次に、記録されたデータを分析して、正常で欠陥のある排出物の署名を特定します。合計約85分の音響放出と約125分の振動データが、あらゆる異なる動作条件に沿って記録されています。結果は、機械の回転速度を推定し、スマートフォンの録音で欠陥を検出することができることを示しています。音響放射の欠陥のあるシグネチャは4 KHz &ndashの間にあり、8 KHzは高マグニチュード周波数クラスターの形で位置し、100 Hz~ 1 KHz の間に存在する機械的回転周波数高調波を使用して速度を推定できます。同様に振動欠陥の署名は、高マグニチュードのピークの形で周波数スペクトルに沿って配置され、回転速度は、ピーク振動周波数を使用して推定することができます。最後に、完全に機能するAndroidアプリケーションは、自動的にモーター速度と健康状態を検出するためのテスト結果に基づいて開発されました。検証テストでは、障害検出で 90% の精度が示されました。
バージョン履歴
- バージョン 2.0 に転記 2014-09-08
バグ修正,改良されたアルゴリズム,新しいインターフェース
プログラムの詳細
- カテゴリ: システム ユーティリティ > システムメンテナンス
- パブリッシャー: Mario Recio
- ライセンス: 無料
- 価格: N/A
- バージョン: 2.0
- プラットフォーム: android