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tsadifference

时间同步平均信号的差分信号

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Y = tsadifference(X,fs,rpm,orderList)
Y = tsadifference(X,t,rpm,orderList)
Y = tsadifference(XT,rpm,orderList)
[Y,S] = tsadifference(___）
___= tsadifference (___）
tsadifference (___）

描述

例子

Y= tsadifference (X，fs，rpm，orderList）计算差分信号Y时间同步平均(TSA)信号矢量X使用采样率fs，转速rpm，以及要过滤的订单orderList．Y是通过去除正则信号来计算的，NumSidebands，以及它们各自的谐波X．有关常规信号的更多信息，请参见tsaregular．

你可以使用Y进一步提取旋转机械的状态指标，进行预测性维修。例如，提取FM4从指标Y用于检测齿轮啮合中仅局限于有限数量齿的故障。

例子

Y= tsadifference (X，t，rpm，orderList）计算差分信号YTSA信号向量的X对应的时间值t．

例子

Y= tsadifference (XT，rpm，orderList）计算差分信号Y的运输安全管理局信号存储在时间表XT．XT必须包含单个数值列变量。

例子

［Y，年代= tsadifference(___）返回振幅谱年代差分信号Y．年代的归一化快速傅里叶变换(FFT)计算振幅谱吗Y．

例子

___= tsadifference (___）允许您使用一个或多个名称-值对参数指定其他参数。您可以将此语法与前面的任何输入和输出参数一起使用。

例子

tsadifference (___）在没有输出参数的情况下，绘制原始TSA信号和差分TSA信号的时域和频域图。

例子

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考虑由装有振动传感器的电机驱动的六档传动系统，如下图所示。电机轴上的齿轮1与齿轮2啮合，齿轮传动比为17:1。最终的传动比，即1、2档和3、4档之间的传动比为51:1。5号齿轮，也在电机轴上，与6号齿轮啮合，齿轮传动比为10:1。电机以180转/分的转速旋转，振动传感器的采样率为50 KHz。为了获得只包含齿轮5和6的啮合组件的信号，过滤掉轴旋转的组件，齿轮1和2,3和4，通过指定它们的齿轮比为17和51英寸orderList．与轴旋转(阶数= 1)对应的信号分量总是隐式地包含在计算中。

转速= 180;Fs = 50e3;T = (0:1/fs:(1/3)-1/fs)';%采样次数orderList = [17 51];f = rpm/60*[1 orderList 10];

在实践中，您将使用测量数据，例如从加速度计获得的振动信号。对于本例，生成TSA信号X，为电机上安装的振动传感器的模拟数据。

X = sin(2* *f(1)*t) + sin(2* *f(1)*t) +.．.电机轴转动及谐波3*sin(2* *f(2)*t) + 3*sin(2* *f(2)*t) +.．.%齿轮啮合振动和谐波齿轮1和24*sin(2* *f(3)*t) + 4*sin(2* *f(3)*t) +.．.%齿轮啮合振动和谐波为齿轮3和42 * sin(2 *π* 10 * f (1) * t);%齿轮啮合振动齿轮5和6

计算TSA信号的差分信号，使用采样时间、转速和要过滤的网格顺序。

Y = tsadifference(X,t,rpm,orderList);

输出Y是一个矢量，包含齿轮啮合信号和齿轮5和6的谐波。

可视化差分信号，原始TSA信号，以及它们的振幅谱在一个图上。

tsadifference (X, fs, rpm, orderList)

图中包含2个轴对象。标题为Difference Signal的Axes对象1包含2个类型为line的对象。这些对象代表原始信号、差分信号。标题为Order Amplitude Spectrum的坐标轴对象2包含2个stem类型的对象。这些对象代表原始信号、差分信号。

在振幅谱图中，观察到以下分量:

  • 滤波分量为17阶，谐波为34阶

  • 第二个经过滤波的51阶分量和它的102阶谐波分量

  • 第5和第6齿轮的剩余网格组件在第10阶

  • 一、二阶滤波轴分量

  • 频谱图上的振幅与单个信号的振幅相匹配

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在这个例子中，sineWavePhaseMod.mat包含相位调制正弦波的数据。XT是否有正弦波数据和时间表rpm使用是60转。正弦波的频率是32hz。为了滤除未调制的正弦波和相位调制信号的边带，使用32作为orderList．

加载数据和所需的变量。

负载(“sineWavePhaseMod.mat”，“XT”，“转”，“订单”)头(XT, 4)
时间数据______________ _______ 0秒0 0.00097656秒0.2011 0.0019531秒0.39399 0.0029297秒0.57078

中的时间值请注意XT是严格递增的，等距的，有限的。

计算差分信号及其振幅谱。设置的值“域”来“频率”因为阶数是Hz。

[Y,S] = tsadifference(XT,rpm,orders，“域”，“频率”）
Y =1024×1的时间表时间数据______________ __________ 0秒2.2849e-15 0.00097656秒0.046525 0.0019531秒0.091185 0.0029297秒0.13219 0.0039062秒0.1679 0.0048828秒0.19688 0.0058594秒0.21799 0.0068359秒0.23039 0.0078125秒0.2336 0.0087891秒0.22751 0.0097656秒0.21239 0.010742秒0.18888 0.011719秒0.15793 0.012695秒0.12081 0.013672秒0.079041 0.014648秒0.034303
S =1024×1复杂-0.0000 + 0.0000i 0.000 + 0.0000i 0.000 + 0.0000i 0.000 + 0.0000i -0.0000 -0.0000 i -0.0000 + 0.0000i -0.0000 -0.0000 i 0.0000 + 0.00000 i 0.0000 + 0.0000i

输出Y是包含差分信号的时刻表，而年代矢量是否包含差值信号的振幅谱Y．

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在这个例子中，sineWaveRectangularPulse.mat包含由矩形脉冲调制的正弦波的数据。X是在60转/分的轴转速下获得的调制正弦波数据的矢量。未调制正弦波的频率为32赫兹，振幅为1.0个单位。

加载数据，绘制调制后TSA信号的差值信号X．为了得到差值信号，将未调制的正弦波和调制信号的边带滤波掉，并指定频率为32hzorderList．设置的值“域”来“频率”．

负载(“sineWaveRectangularPulse.mat”，“X”，“t”，“转”，“orderList”) tsadifference (X, t, rpm, orderList,“域”，“频率”）;

图中包含2个轴对象。标题为Difference Signal的Axes对象1包含2个类型为line的对象。这些对象代表原始信号、差分信号。标题为振幅谱的坐标轴对象2包含2个stem类型的对象。这些对象代表原始信号、差分信号。

从图中分别观察差分信号和原始信号的波形和振幅谱。观察到差信号包含除了:

  • 32赫兹的未调制正弦波

  • 分别为31hz和33hz的未调制正弦波的一阶边带

输入参数

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时间同步平均(TSA)信号，以矢量表示。时间同步平均信号是从一个较长的和相对周期性的原始信号通过同步、重采样和平均计算出来的。有关TSA信号的更多信息，请参见运输安全管理局．

时间同步平均是一种方便的复杂信号谱背景噪声抑制方法。它可以有效地集中从时域信号中提取的有用信息，用于预测性维护。除了原始传感器数据外，同步通常还需要一个转速表脉冲信号。TSA信号描述了在感兴趣的轴的单次旋转上等距角位置的测量值。

时间同步平均(TSA)信号，指定为时间表。XT必须包含与TSA信号对应的单个数值列变量。中的时间值XT必须是严格递增的，等距的，有限的。

TSA信号的采样频率，以赫兹为单位，指定为正标量。

TSA信号的采样次数，指定为正标量或正向量。

如果t是:

  • 一个正标量，它包含样本之间的时间间隔或持续时间。您必须指定t作为一个持续时间变量。

  • 一个正的值向量，它包含了样本时间对应的元素X．时间值必须严格递增、等距和有限。你可以指定t作为一个双或持续时间变量。

轴的转速，用正标量表示。tsadifference使用等于轴转速和'值的带宽。NumSidebands感兴趣的频率来计算Y来自运输安全管理局的信号。指定rpm单位是每分钟转数。这个频率对应的信号分量，即Order = 1总是被过滤掉。

从TSA信号中过滤出来的指令，指定为一个正的值向量。在振幅谱图上观察要滤除的TSA信号的阶数和谐波。例如，指定orderList由于已知的啮合顺序在一个齿轮系，以过滤掉已知的成分及其谐波。有关更多信息，请参见可视化TSA信号的差分信号和振幅频谱．指定的单位orderList通过为'选择合适的值域”。

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来的名字在报价。

例子:…,“NumSidebands”,2

要过滤的轴和齿轮啮合频率谐波的数量，指定为逗号分隔的对，由'NumHarmonics'和一个正整数。修改的NumHarmonics'如果你的TSA信号包含超过两个已知的要过滤的谐波分量。

中要过滤的边带数orderList频率及其谐波，以逗号分隔的对，由'NumSidebands'和一个非负整数。边带宽度由2 * (rpm / 60) * (NumSidebands + 0.5)．修改的NumSidebands基于要过滤的边带的数量X在振幅谱图中观察到。

TSA信号中的轴转数，以逗号分隔的对表示，由'NumRotations'和一个正整数。修改的NumRotations如果你的输入是X或XT包含驱动齿轮轴不止一次旋转的数据。函数使用'NumRotations，以确定要在图的x轴上显示的旋转数。过滤结果为Y不受此值影响。

单位orderList值，指定为逗号分隔的对，由'域以及以下其中一项:

  • “频率”，如果订单在orderList表示以赫兹为单位的频率。

  • “秩序”，如果订单在orderList被指定为相对于的值的旋转数rpm．例如，如果从动齿轮的转速被定义为驱动齿轮rpm的一个因子，则指定'域”“秩序”．另外,选择“秩序”如果您正在比较从不同速度运行的机器获得的数据。

输出参数

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TSA信号的差值信号，返回为:

  • 向量，当TSA信号被指定为向量时X．

  • 一个时间表，当TSA信号被指定为一个时间表XT．

差分信号是通过去除正则信号、一阶边带、的值来计算的。NumSidebands，以及它们各自的谐波X．你可以使用Y进一步提取旋转机械的状态指标，进行预测性维修。例如，提取FM4从指标Y用于检测齿轮啮合中仅局限于有限数量齿的故障。以获取更多信息Y的计算，请参见算法．

有关常规信号的更多信息，请参见tsaregular．

差值信号的振幅谱，以矢量形式返回。年代是信号的归一化快速傅里叶变换吗Y．年代是否与输入TSA信号长度相同X．以获取更多信息年代的计算，请参见算法．

算法

差分信号

差值信号由TSA信号通过从信号频谱中滤波得到:

  • 轴频率及其谐波

  • 齿轮啮合频率及其谐波

  • 齿轮啮合频率的一阶边带及其谐波

  • 可选地，在'中指定的边带NumSidebands齿轮啮合频率及其谐波

tsadifference使用等于轴速度的三倍的带宽，并且'的值NumSidebands，围绕感兴趣的频率进行计算Y来自运输安全管理局的信号。

振幅谱

差分信号的振幅谱计算如下:

S = fft （ Y ） 长度 （ Y ） ＊ 2

在这里,Y是差信号。

参考文献

[1]麦克法登，警察利用啮合振动时域平均信号处理早期检测齿轮故障的技术研究。航空推进技术备忘录434．澳大利亚墨尔本:航空研究实验室，1986年4月。

[2]维切夏，P.马塞尔·克雷德尔，R. Šmíd。变速箱监测系统的状态指示器Acta Polytechnica45.6(2005)， 35-43页。

[3]扎克拉塞克，J. J.汤森，D. P.和德克尔，H. J.。齿轮点蚀疲劳失效数据的故障检测方法分析技术备忘录105950．NASA, 1993年4月。

[4]扎克拉塞克，詹姆斯J。齿轮啮合失效预测技术研究。国家航空航天局克利夫兰OH刘易斯研究中心，1989年。不。nasa - e - 5049。

扩展功能

版本历史

在R2018b中引入

另请参阅

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