Phân tích tín hiệu trong miền thời gian đã được áp dụng để giám sát tình trạng máy móc. Tuy nhiên đối với các tín hiệu phức tạp thì việc phân tích trở nên khó khăn, đây là vấn đề rất hay gặp trong các thiết bị máy móc công nghiệp. Một số kĩ thuật phân tích rung động trong miền thời gian được sử dụng phổ biến gồm RMS, giá trị trung bình, giá trị đỉnh, hệ số đỉnh sóng (peak), Kurtosis và đếm xung va đập.
Giá trị RMS (Root Mean Square) Đo mức tổng thể của một tín hiệu rời rạc
N x x
RMS i
2
)
( =
Trong đó N là số điểm rời rạc và xi là tín hiệu từ mỗi điểm lấy mẫu. Giá trị RMS là công cụ hiệu quả để xác định năng lượng trung bình trong các rung động hệ thống. Nhiều nghiên cứu đã dùng phương pháp đo giá trị RMS để phát hiện các hư hỏng của ổlăn bằng cách dùng gia tốc kế và các cảm biến bức xạ âm thanh.
Giá trị trung bình Mean
Tín hiệu gia tốc trung bình là giá trị trung bình thống kê tiêu chuẩn. Không giống với RMS, giá trị Mean chỉ được dùng cho các tín hiệu đã được chỉnh lưu bởi vì đối với các tín hiệu thời gian thô, giá trị trung bình gần như bằng không. Khi giá trị trung bình tăng, ổ lăn bắt đầu xuất hiện các hư hỏng.
∑=
= N
i
xi
x N
1
1 . Giá trị đỉnh (Peak)
Giá trị đỉnh được đo trong miền thời gian hoặc miền tần số. Giá trị đỉnh là gia tốc lớn nhất trong biên độ của tín hiệu.
Hệ số đỉnh (Crest Factor)
Hệ số đỉnh là tỉ lệ giữa gia tốc đỉnh trên giá trị RMS. Thông số này được dùng để phát hiện các gia tốc đột ngột ngay cả khi tín hiệu RMS không thay đổi. Tuy nhiên hệ số đỉnh không có tính trực quan. Khi bị mài mòn, hư hỏng của ổ lăn sẽ lan truyền, giá trị RMS tăng nhưng hệ số đỉnh lại giảm. Hơn nữa, hệ số đỉnh không đáng tin cậy để xác định vị trí hư hỏng trong ổ lăn.
) x ( RMS
on accelerati Peak
or Crest Fact = Momen thống kê
Skewness
Độ nhấp nhô của bề mặt ổ lăn thường mô tả bằng một hàm phân bố chuẩn. Do đó, nhiều momen thống kê có thể mô tả dạng của đường cong phân bố, qua đó đánh giá mức độ hư hỏng trên bề mặt của ổ lăn. Phương trình định nghĩa momen thứ ba hay còn gọi là hệ số Skewness như sau:
( )
∑=
− −
= N
1 i
3
i x
1 x N ness 1 kew S
Trong đó x là giá trị trung bình. Đối với dữ liệu phân bố chuẩn thì các momen lẻ là 0 nếu tín hiệu miền thời gian không bị chỉnh lưu. Từ đó, giá trị momen dễ dàng cho thấy được tình trạng của ổ lăn.
Kurtosis
Phương pháp Kurtosis là phương pháp chẩn đoán xác suất, sử dụng đối với gia tốc của tín hiệu dao động. Trong phương pháp này, người ta tiến hành tính toán hệ số Kurtosis đối với gia tốc của dao động trên các giải tần số khác nhau. Căn cứ vào việc so sánh giá trị Kurtosis tính toán được với các giá trị ngưỡng được xác định từ nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm, đôi khi kết hợp với một số thông số khác, người ta sẽ đưa ra một chẩn đoán cho tình trạng hoạt động của thiết bị.
Hệ số Kurtosis là một số mô tả hình dạng của phân bố xác suất của một biến ngẫu nhiên. Hệ số Kurtosis đặc trưng cho độ nhọn hay độ phẳng tương đối của một phân bố so với phân bố chuẩn. Hệ số Kurtosis được định nghĩa là moment thống kê bậc bốn của một phân bố và được xác định bằng biểu thức sau:
( )
4 N
1 i
4 i
N x x Kurtosis
s
−
= ∑
= (2.1)
Trong đó:
x: Biên độ của tín hiệu dao động (mg)
x : Giá trị trung bình của biên độ tín hiệu dao động (mg)
s: Độ lệch chuẩn.
1 N
) x x (
N 1 i
2
−
−
=
s ∑
=
Giá trị của hệ số Kurtosis cho phân bố chuẩn (phân bố Gauss) của một tín hiệu là bằng 3 trong dải tần rộng (từ 2.5 đến 80 kHz) với sai số là 8%. Thực nghiệm cho thấy sự gia tăng của chỉ số này là dấu hiệu cho sự bắt đầu (với K từ 4 đến 6) và sự tồn tại (K>6) của một hư hỏng cơ khí. Với các giá trị cao hơn của hệ số (K từ 9 đến 10) máy cần phải được dừng lại và chi tiết hư hỏng cần được thay thế. Hình Đếm xung (shock pulse counting)
Phương pháp đếm xung là kĩ thuật ghi nhận lại số xung vượt qua giá trị ngưỡng.
Phương pháp này hiệu quả bởi vì hư hỏng ổ lăn sinh ra các xung có biên độ lớn hơn nhiễu. Tuy nhiên, phương pháp này không xác định được vị trí của hư hỏng trong ổ lăn.