Chẩn đoán hư háng của bánh răng và ổ lăn bằng phương pháp phân tích phổ đường bao bằng phương pháp phân tích phổ đường bao

Lời nói đầu Hiện nay, bài toán đặt ra cho việc nâng cao năng suất và hạ giá thành sản phẩm đang là yếu tố quyết định cho sự thành bại của một doanh nghiệp. Vì vậy, bất cứ một công ty nào bị tạm ngừng sản xuất vì một điều kiện kĩ thuật nào đó sẽ là một tổn hại không nhỏ, gõy lóng phí về nguyên vật liệu, các tổn thất kinh tế dẫn đến làm chậm chiến lược phát triển của công ty. Chính vì vậy, mỗi công ty cần có một phương châm, sách lược để ngăn ngõa, giảm đến mức tối đa những nguyên nhân gây ra sự đình trệ đó. Nguyên nhân quan trọng nhất là sự hỏng húc thiết bị. Cùng với sự phát triển của công nghệ điện tử, công nghệ thông tin và công nghệ vật liệu, kĩ thuật giám sát và phân tích chẩn đoán tình trạng máy móc thiết bị đó cú những bước tiến nhảy vọt trong việc dự báo hư hại cho các hệ thống dây chuyền sản xuất. Vì vậy, trong những năm gần đây, hệ thống giám sát và chẩn đoán tình trạng thiết bị trở thành một bộ phận không thể thiếu trong bất kì một dây chuyền nào của các nước công nghiệp tiên tiến. Đồ án tốt nghiệp này nghiên cứu về kĩ thuật chẩn đoán hỏng húc của bánh răng và ổ lăn bằng phương pháp phân tích phổ đường bao. Đây là phương pháp rất hiệu quả giúp cho việc xác định mức độ hỏng húc bánh răng và ổ lăn của thiết bị máy móc. Phương pháp này được coi là giải pháp tối ưu cho việc chẩn đoán và ngày càng được áp dụng rộng rãi. Đồ án được hoàn thành tại bộ môn Cơ học ứng dụng thuộc khoa Cơ khí, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội với sự chỉ bảo hướng dẫn của thầy giáo TS. Nguyễn Phong Điền.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI KHOA CƠ KHÍ BỘ MÔN CƠ HỌC ỨNG DỤNG o0o ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: Chẩn đoán hư háng bánh ổ lănbằng phương pháp phân tích phổ đường bao phương pháp phân tích phổ đường bao Giáo viên hướng dẫn :TS Nguyễn Phong Điền Phong Điền Sinh viên thực : TS Nguyễn Nguyễn Minh Đức Líp : Cơ Tin A - K44 Hà Nội 5-2004 CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP - TÙ DO - HẠNH PHểC -o0o -BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NHIỆM VỤ THIẾT KẾ ĐỒ ÁN Họ tên: Nguyễn Minh Đức Khố: 44Khoa : Cơ Khí 44 Khoa : Cơ Khí Ngành: Cơ tin kĩ thuật ABộ mơn : Cơ học ứng dụng Bộ môn : Cơ học ứng dụng Đầu đề thiết kế Chẩn đoán hư háng bánh ổ lăn phương pháp phân tích phổ đường bao Các số liệu ban đầu Nội dung phần thuyết minh tính tốn Đồ án bao gồm: Chương 1: Giới thiệu kết cấu, thông số chế tạo bánh ổ lăn, truyền bánh thông dụng, dạng hư háng thường gặp bánh ổ lăn mũn, dớnh, trúc, rỗ, gẫy vỡ Chương 2: Phân tích nguồn gây rung bản, chế kích động dao động sinh hộp số bánh ổ lăn vận hành, nguyên nhân khác Chương 3: Giới thiệu phương pháp chẩn đốn, sở lý thuyết tín hiệu bao gồm tín hiệu miền thời gian tín hiệu số, lọc số, phép biến đổi tín hiệu Fourier Hilbert, phân tích mơ hình dạng tín hiệu sử dụng cho chẩn đốn kĩ thuật tín hiệu điều biến biên độ biến điệu tần số, phép phân tích tín hiệu số phép phân tích phổ tần số, phân tích Cepstrum phổ đường bao Chương 4: Nghiên cứu, đánh giá ví dụ áp dụng phương pháp phân tích phổ đường bao vào chẩn đốn hư háng bánh ổ lăn Giáo viên hướng dẫn TS Nguyễn Phong Điền Ngày giao nhiệm vô Ngày hồn thành nhiệm vơ Ngày .thỏng năm 2004 Chủ nhiệm mụnGiỏo viờn hướng dẫn Giáo viên hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tờn)(Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) Sinh viên hoàn thành (và nép thiết kế cho khoa) Ngày .tháng năm 2004 CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP - TÙ DO - HẠNH PHểC -o0o -BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI BẢN NHẬN XÉT TỐT NGHIỆP Họ tên: Nguyễn Minh Đức Khoá: 44Khoa: Cơ Khí 44 Khoa: Cơ Khí Ngành: Cơ tin kĩ thuật ABộ môn: Cơ học ứng dụng Bộ môn: Cơ học ứng dụng Cán duyệt thiết kế: Đề tài thiết kế tốt nghiệp Chẩn đoán hư háng bánh ổ lăn phương pháp phân tích phổ đường bao Nhận xét a) Nhận xét giáo viên hướng dẫn: b) Nhận xét cán duyệt thiết kế: Lời nói đầu Hiện nay, tốn đặt cho việc nâng cao suất hạ giá thành sản phẩm yếu tố định cho thành bại doanh nghiệp Vì vậy, công ty bị tạm ngừng sản xuất điều kiện kĩ thuật tổn hại khơng nhỏ, gõy lóng phí nguyên vật liệu, tổn thất kinh tế dẫn đến làm chậm chiến lược phát triển cơng ty Chính vậy, cơng ty cần có phương châm, sách lược để ngăn ngõa, giảm đến mức tối đa ngun nhân gây đình trệ Ngun nhân quan trọng hỏng húc thiết bị Cùng với phát triển công nghệ điện tử, công nghệ thông tin công nghệ vật liệu, kĩ thuật giám sát phân tích chẩn đốn tình trạng máy móc thiết bị cú bước tiến nhảy vọt việc dự báo hư hại cho hệ thống dây chuyền sản xuất Vì vậy, năm gần đây, hệ thống giám sát chẩn đốn tình trạng thiết bị trở thành phận thiếu dây chuyền nước công nghiệp tiên tiến Đồ án tốt nghiệp nghiên cứu kĩ thuật chẩn đoán hỏng húc bánh ổ lăn phương pháp phân tích phổ đường bao Đây phương pháp hiệu giúp cho việc xác định mức độ hỏng húc bánh ổ lăn thiết bị máy móc Phương pháp coi giải pháp tối ưu cho việc chẩn đoán ngày áp dụng rộng rãi Đồ án hồn thành mơn Cơ học ứng dụng thuộc khoa Cơ khí, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội với bảo hướng dẫn thầy giáo TS Nguyễn Phong Điền Trong ngày vừa qua, bảo hướng dẫn thầy giỳp em hoàn thành Đồ án tốt nghiệp Em xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành tới thầy Hà Nội ngày 22 tháng 05 năm 2004 Sinh viên thực Nguyễn Minh Đức Chương I: Kết cấu dạng háng thường gặp bánh ổ lăn bánh ổ lăn 1.1 Kết cấu dạng háng thường gặp bánh 1.1.1 Kết cấu bánh a) Các đặc điểm Trong kết cấu khí, truyền bánh thường sử dụng để truyền chuyển động tải trọng nhờ ăn khớp bánh (hoặc răng) Các loại truyền bánh thơng dụng thể hình 1.1a - g (a) Bộ truyền bánh trụ thẳng(b) Bộ truyền bánh trụ nghiêng (c) Bộ truyền bánh trụ chữ V (b) Bộ truyền bánh trụ nghiêng (d) Bộ truyền bỏnh cụn thẳng(e) Bộ truyền bỏnh cụn nghiêng (e) Bộ truyền bánh côn nghiêng (f) Bộ truyền bánh - (g) Bộ truyền bánh hành tinh Hình 1.1: Các loại truyền bánh thông dụng Ưu điểm truyền bánh có kích thước nhỏ, khả tải lớn, hiệu suất cao (97 99%), tuổi thọ cao, làm việc ổn định Tuy nhiên, truyền động bánh cú cỏc nhược điểm chế tạo tương đối phức tạp yêu cầu độ xác cao, gây ồn làm việc vận tốc lớn Hiện nay, truyền bánh người ta thường hay sử dụng loại bánh cú biờn dạng đường thân thân khai Đây yếu tố bảo đảm cho tỉ số truyền hai bánh tham gia ăn khớp khơng thay đổi suốt q trình vận hành, thỏa mãn điều kiện ăn khớp ăn khớp khít truyền Các thơng số hình học bánh thân khai thể hình 1.2 Bé truyền bánh sử dụng rộng rãi máy móc từ nhỏ (đồng hồ cơ) đến cỏc mỏy hạng nặng, truyền công suất từ nhỏ đến lớn (300 MW), vận tốc từ thấp đến cao (200 m/s) Hỡnh1.2: Các thơng số hình học bánh thân khai Thơng sè Kí hiệu Số Z Do nhà sản xuất qui định Môđun m Đã tiêu chuẩn hóa Bước p p = π m Đường kính vịng chia d d = Z m Đường kính vịng đỉnh da da = d + 2m Đường kính vịng đáy df df = d - 2,5m Chiều cao đỉnh ha = ( d a − d ) Chiều cao chân hc Chiều cao h h = + hc db d b = d cos φ Đường kính vịng Cơng thức tính hc = Ghi chó bước vịng chia (d − d f ) φ góc áp lực, (hình 1.4) sở Bảng 1.3: Các thơng số chế tạo bánh thân khai Hình1.4: Sơ đồ nguyên lý truyền bánh trụ b) Kết cấu 10 Thơng số vịng bi Tần số (với fn = 50 Hz) SKF 6211 D = 77,5 (mm) fvn = fn 4,1 = 205 (Hz) d = 14,3 (mm) fvt = fn 5,9 = 295 (Hz) n = 10 β =0 fb = fn 5,6 = 260 (Hz) fc = fn 0,4 = 20 (Hz) Bảng 4.5: Các thông số chế tạo tần số háng tương ứng với phận ổ lăn Hình 4.6 sơ đồ thí nghiệm chẩn đốn hư háng ổ lăn Tín hiệu gia tốc đo tần số lấy mẫu 35 kHz với hệ thống đo đa kênh Do đó, tín hiệu đo vị trí gần ổ theo phương hướng kính dùng cho phân tích Hình 4.7 thể tín hiệu dao động đo đầu đo gia tốc suốt trình kiểm tra Xung dao động tắt dần định từ tín hiệu vịng ngồi có tần số lặp lại fvn Tuy nhiên, thành phần dao động khơng nhìn thấy rừ trờn miền thời gian ổ lăn Máy tính Tín hiệu đo Đầu đo Hình 4.6: Sơ đồ thí nghiệm chuẩn đốn hư háng ổ lăn 53 Gia tèc (m/s2) Thêi gian (s) Gia tèc (m/s2) Hình 4.7: Tín hiệu dao động ổ lăn miền thời gian Thêi gian (s) Hình 4.8: Tín hiệu dao động ổ lăn miền thời gian 54 f = 205Hz Gia tèc (m/s2) f Thêi gian (s) Hình 4.9: Phổ đường bao tín hiệu dao động ổ lăn Trờn hình 4.9, ta nhận thấy tần số thành phần tín hiệu gây hư háng 205 Hz, biên độ thành phần lớn so với mức bình thường Đối chiếu với bảng 4.5, ta kết luận vịng ngồi ổ có dấu hiệu hư hại 55 Kết Luận Chương đồ án giới thiệu cách đầy đủ truyền động bánh răng, kết cấu thường gặp truyền với chi tiết quan trọng ổ lăn Bên cạnh đó, với hình ảnh minh họa, chi tiết dạng háng thông thường bánh ổ lăn mũn, dớnh, rỗ tróc mỏi bề mặt nghiêm trọng gẫy răng, gẫy vỡ vòng ổ, nứt lăn từ dấu hiệu ban đầu, chế gõy hỏng cách khắc phục mô tả đầy đủ Tiếp theo, chương phân tích nguồn rung động sinh truyền bánh ổ lăn làm việc nguyên nhân sinh chúng, xây dựng mơ hình học q trình ăn khớp để từ giải thích chế kích động dao động Điều có ý nghĩa thực tế, ta dùa vào độ lớn dải điều hòa phụ khoảng cách dải điều hòa phụ để chẩn đoán, đánh giá, định vị hư hại bánh trường hợp có hư háng phân bố Trong trường hợp xuất hư háng cục bộ, ta nhận dạng chúng thơng qua va chạm ăn khớp Chương giới thiệu cách tổng quát khái niệm lý thuyết sở đo đạc, xử lý, phân tích tín hiệu mà trọng tâm tín hiệu số phân tích phổ đường bao Qua đó, ta đánh giá ưu nhược điểm phương pháp phân tích tín hiệu việc sử dụng chúng cho phù hợp với dạng tín hiệu cần xử lý Cuối cùng, chương 4, thơng qua ví dụ áp dụng tín hiệu dao động đo vỏ hộp số bánh ổ lăn cho thấy tính ưu việt phương pháp phân tích phổ đường bao so với số phương pháp thông thường khác Bằng phép phân tích phổ đường bao, ta biết xác phận bị hư háng mức độ hư háng bề mặt hay cỏc vũng ổ lăn Chương trình ESA thực tính tốn phân tích phổ đường bao xác, nhiên chương tình lại phải chạy phụ thuộc vào MATLAB, chương trình nặng nề, địi hỏi nhiều tài nguyên xử lý máy tính Do đó, việc đưa chương trình chạy độc lập với MATLAB biện pháp cần thiết Để làm điều này, chương trình cần phát triển mơi trường lập trình khác Visual C++, Delphi, Visual Basic Qua phần trình bày trên, việc áp dụng phương pháp phân tích phổ đường bao đem lại nhiều kết hứa hẹn không cho chẩn đốn bánh răng, ổ lăn mà cịn cho nhiều loại máy quay khác 56 Phụ Lục - Chương trình ESA A.1 Giới thiệu Chương trình "ESA" (viết tắt Envelope Spectrum Analyser) thiết kế chức "GUI - Editor" MATLAB 6.5.1 Do đó, chương trình có giao diện giống chương trình Windows Tuy nhiên, chương trình chạy mơi trường MATLAB Nhiệm vụ chương trình nạp tín hiệu số có sẵn tệp văn tiến hành lọc số, loại bỏ thành phần không cần thiết thực biến đổi Hilbert tín hiệu lọc Sau đó, chương trình đưa phân tích phổ đường bao phần tín hiệu lọc Trong trường hợp phân tích phần tín hiệu nạp, đoạn tín hiệu cần phân tích nằm đầu, cuối hay giữa, hình A.1 Kho¶ng thêi gian lấy mẫu Thời gian Đoạn tín hiệu cần phân tích Tín hiệu đợc nạp Thời điểm bắt đầu lấy mÉu Thêi ®iĨm kÕt thóc lÊy mÉu Thêi ®iĨm kÕt thóc tÝn hiƯu Hình A.1: Phân tích phần tín hiệu nạp Nếu đoạn tín hiệu cần phân tích nằm đầu phần tín hiệu nạp thời điểm bắt đầu lấy mẫu phải không (0), cịn đoạn tín hiệu cần phân tích nằm cuối phần tín hiệu nạp thời điểm bắt đầu lấy mẫu phải thời điểm kết thúc tín hiệu trừ khoảng thời gian lấy mẫu A.2 Cách sử dụng chương trình A.2.1 Khởi động chương trình Để khởi động chương trình, MATLAB ta thực lệnh: Esa Màn hình chương trình (hình A.2) Phần giao diện gồm hai hệ trục tọa độ để thể hai đồ thị biểu diễn tín hiệu miền thời gian miền tần số Phần giao diện gồm cỏc nút lệnh điều khiển hộp nhập thơng số cho chương trình (hình A.3) 57 §å thị thứ chơng trình biểu diễn tín hiệu miền thời gian Đồ thị thứ hai chơng trình biểu diễn tín hiệu miền tần số Hỡnh A.2: Màn hình sau khởi động chương trình ESA Hình A.3: Phần giao diện 58 1 Sè Kiểu Nót lệnh (push button) Tên Nhãn hiệu bnOpen Open Công dông Gọi hộp thoại nạp tệp số liệu để phân tích Hộp nhập thông số(edit box) (edit box) edit1 Giá trị nhập vào tần số lấy mẫu tín hiệu Hộp chọn thông số(popup menu) (popup menu) cb2 Giá trị chọn số điểm lấy mẫu tín hiệu Nót lệnh Hộp nhập thơng số edit3 Nót lệnh bnZoom Zoom Thực phóng to hay thu nhỏ đồ thị biểu diễn theo điều chỉnh người sử dụng -nt- bnReset Reset Thực việc nạp lại tín hiệu số nạp thành cơng trước Nót lệnh khơng khởi động chương trình việc nạp tín hiệu thất bại Hộp nhập thông số edit2 Nót lệnh bnAnalDat 10 Hộp nhập thơng số edit4 11 Nót lệnh bnESA bnWholeData Whole Data Thực việc biểu diễn tồn tín hiệu số nạp miền thời gian Giá trị nhập vào tần số giới hạn lọc số ButterWorth Giá trị nhập vào thời điểm bắt đầu ghi nhận tín hiệu Analysing Data Biểu diễn đoạn tín hiệu cần phân tích miền thời gian Giá trị nhập vào tần số giới hạn lọc số ButterWorth ESA View Thực việc phân tích phổ đường bao đoạn tín hiệu số lọc đưa kết hình dạng đồ thị Bảng A.4: Chi tiết thành phần trờn hỡnh A.3 59 A.2.2 Nạp số liệu Sau khởi động chương trình, việc phải nạp tín hiệu chứa file văn để xử lý Muốn vậy, trước nạp tín hiệu, ta phải nhập thông số sau (các giá trị nên sử dụng nạp sẵn sau khởi động chương trình): - Tần số lấy mẫu (fs ): giỏ trị nên sử dụng 10000 Hz - Số điểm lấy mẫu (N): chọn giá trị cho sẵn 1024, 4096, 8192 32768 Giá trị nên sử dụng 1024 - Thời điểm bắt đầu lấy mẫu: tính giây, giá trị nên sử dụng 0, khoảng thời gian lấy mẫu T tính theo cơng thức: T = ( N − 1) fs Sau chọn xong ba thông số trờn, kớch vào nót lệnh "Open", hộp thoại chọn tệp số liệu ra, gợi ý sử dụng tệp có tên dạng "*.dat", ta chọn tệp cần nạp kích "Open" , hỡnh A.5 Nếu q trình nạp thành công, đồ thị thứ giao diện thể đoạn tín hiệu cần phân tích miền thời gian đồ thị thứ hai biểu diễn phổ biên độ đoạn tín hiệu hình A.6 Nót lệnh "Reset" Hình A.5: Hộp thoại nạp tín hiệu 60 Hình A.6: Màn hình chương trình sau nạp thành cơng tín hiệu từ tệp văn Tiếp theo, có sửa đổi gì, cần thay đổi giá trị tần số lấy mẫu, số điểm lấy mẫu thời điểm bắt đầu lấy mẫu kích vào nót lệnh "Reset", tín hiệu nạp lại theo thơng số vừa thay đổi cách hợp lệ, thay đổi khơng hợp lệ chương trình khơng chạy tiếp Để xem tồn tín hiệu nạp miền thời gian hình A.7, ta kích vào nót lệnh "Whole Data" để xem riêng đoạn tín hiệu cần phân tích miền thời gian hình A.8, ta kích vào nót lệnh "Analysing Data" Ngồi ra, để chọn khung nhìn bất kì, ta kích vào nót lệnh "Zoom" dùng chuột để chọn khung đú, hỡnh A.9 Hình A.7: Tồn tín hiệu nạp miền thời gian 61 Hình A.8: Đoạn tín hiệu cần phân tích miền thời gian Hình A.9: Đoạn tín hiệu khung nhìn A.2.3 Phân tích phổ đường bao tín hiệu Sau chọn đoạn tín hiệu cần phân tích từ tệp số liệu nạp, việc thực lọc thơng dải đoạn tín hiệu phân tích phổ đường bao đoạn tín hiệu lọc Các thông số cần phải nạp cho bước gồm: - Tần số cực tiểu lọc (f1): tần số giới hạn lọc ButterWorth, giá trị nên sử dụng 500 - Tần số cực đại lọc (f2): tần số giới hạn lọc ButterWorth, giá trị nên sử dụng 1000 Sau nhập đầy đủ thông số trờn, kớch vào nót lệnh "ESA View", kết phân tích thể hình A.10 A.11 62 Gia tốc (m/s2) Thời gian (s) Biên độ Hỡnh A.10: Đường bao tín hiệu lọc (đỏ) tín hiệu gốc (xanh) miền thời gian Hình A.11: Phổ đường bao đoạn tín hiệu lọc TÇn sè (Hz) A.3 Mã nguồn chương trình Chương trình gồm tệp: - Esa.fig: chứa thơng tin giao diện chương trình vị trí, kích thước, màu sắc, tiêu đề cỏc nút bấm, đồ thị, hộp thơng số - Esa.m: chứa tồn mã lệnh chính, điều khiển việc nạp, xử lý, lọc phân tích phổ đường bao tín hiệu số người sử dụng đưa vào Dưới toàn mã nguồn chứa tệp Esa.m: function varargout = ESA(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 63 'gui_OpeningFcn', @ESA_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @ESA_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin & isstr(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end function ESA_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; set(handles.bnReset,'Visible','off'); set(0,'DefaultFigureColor',[1 1]); guidata(hObject, handles); function varargout = ESA_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output; function bnOpen_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.fs=str2double(get(handles.edit1,'String')); handles.sta=str2double(get(handles.edit2,'String')); popup=get(handles.cb1,'Value'); switch popup case handles.N=1024; case handles.N=4096; case handles.N=8192; case handles.N=32768; end [filename, pathname, filterindex] = uigetfile('*.dat', 'Data file'); cd(pathname); handles.whdat=load(filename); for id=handles.sta*handles.fs:handles.N+handles.sta*handles.fs-1 handles.analdat(id-handles.sta*handles.fs+1)=handles.whdat(id+1); end handles.string1=filename; t=0:1/handles.fs:(length(handles.whdat)-1)/handles.fs; kk=max(abs(handles.whdat)); axes(handles.axes1); plot(t,handles.whdat); grid on; set(gca,'Xlim',[handles.sta handles.sta+handles.N/handles.fs]); Title(filename); cd(matlabroot);cd work; axes(handles.axes2); handles.k1=fft(handles.analdat,handles.N); df=handles.fs/(handles.N-1); 64 k=0:df:handles.fs; handles.k=k'; handles.A=2*abs(handles.k1)/handles.N; plot(handles.k,handles.A); grid on; set(gca,'Xlim',[0 handles.fs/2]); set(handles.bnReset,'Visible','on'); guidata(hObject,handles); function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end function edit4_Callback(hObject, eventdata, handles) function bnZoom_Callback(hObject, eventdata, handles) Zoom; function bnESA_Callback(hObject, eventdata, handles) 65 f1=str2double(get(handles.edit3,'String')); f2=str2double(get(handles.edit4,'String')); Fnq=handles.fs/2; bac=9;% Bac cua loc IIR [b,a]=butter(bac,[f1 f2]/Fnq); handles.locroi=filtfilt(b,a,handles.analdat); x2=hilbert(handles.locroi); duongbao=abs(x2); t=handles.sta:1/handles.fs: handles.sta+(handles.N-1)/handles.fs; for id2 = 1:handles.N temp1(id2)=handles.analdat(id2); temp2(id2)=duongbao(id2); end figure;plot(t,temp1); hold on; plot(t,temp2,'r','LineWidth',2); hold off; set(gca,'Xlim', [handles.sta max(t)]); grid on; handles.k2=fft(temp2,handles.N); df=handles.fs/(handles.N-1); dk=0:df:handles.fs; dk=dk'; handles.phodb=2*abs(handles.k2)/handles.N; handles.phodb(1)=0; figure; plot(dk,handles.phodb); grid on; set(gca,'Xlim',[0 f2]); guidata(hObject,handles); function bnReset_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.fs=str2double(get(handles.edit1,'String')); handles.sta=str2double(get(handles.edit2,'String')); popup=get(handles.cb1,'Value'); switch popup case handles.N=1024; case handles.N=4096; case handles.N=8192; case handles.N=32768; end for id=handles.sta*handles.fs:handles.N+handles.sta*handles.fs-1 handles.analdat(id-handles.sta*handles.fs+1)=handles.whdat(id+1); end t=0:1/handles.fs:(length(handles.whdat)-1)/handles.fs; kk=max(abs(handles.whdat)); axes(handles.axes1); plot(t,handles.whdat); grid on; set(gca,'Xlim',[handles.sta handles.sta+handles.N/handles.fs]); Title(handles.string1); cd(matlabroot);cd work; 66 axes(handles.axes2); handles.k1=fft(handles.analdat,handles.N); df=handles.fs/(handles.N-1); k=0:df:handles.fs; handles.k=k'; handles.A=2*abs(handles.k1)/handles.N; plot(handles.k,handles.A); grid on; set(gca,'Xlim',[0 handles.fs/2]); guidata(hObject,handles); function cb1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end function cb1_Callback(hObject, eventdata, handles) function bnWholeData_Callback(hObject, eventdata, handles) axes(handles.axes1); t=0:1/handles.fs:(length(handles.whdat)-1)/handles.fs; plot(t,handles.whdat); grid on; Title(handles.string1); set(gca,'Ylim',[-max(abs(handles.whdat)) max(abs(handles.whdat))]); set(gca,'Xlim',[0 max(t)]); function bnAnalDat_Callback(hObject, eventdata, handles) axes(handles.axes1); set(gca,'Xlim',[handles.sta handles.sta+handles.N/handles.fs]); 67 ... kĩ thuật chẩn đoán hỏng húc bánh ổ lăn phương pháp phân tích phổ đường bao Đây phương pháp hiệu giúp cho việc xác định mức độ hỏng húc bánh ổ lăn thiết bị máy móc Phương pháp coi giải pháp tối... phân tích Cepstrum phổ đường bao Chương 4: Nghiên cứu, đánh giá ví dụ áp dụng phương pháp phân tích phổ đường bao vào chẩn đoán hư háng bánh ổ lăn Giáo viên hư? ??ng dẫn TS Nguyễn Phong Điền Ngày... fmin = 1200Hz fmax = 1500Hz 3.4 Phương pháp phân tích phổ đường bao Phương pháp sử dụng rộng rãi cho chẩn đoán máy quay đặc biệt phân tích dao động truyền bánh ổ lăn Các bước thực thể s hỡnh 3.27: