Tín hiệu có thể chia thành các loại khác nhau phụ thuộc vào đặc trưng của chúng. Chú ý rằng, tín hiệu bản thân nó là một hàm thời gian, nhưng biểu diễn trong miền tần số có thể mang đến một số đặc điểm nổi bật.
3.6.1 Phân loại tín hiệu
Có thể chia thành hai loại chính: tín hiệu xác định (tất định) và tín hiệu ngẫu nhiên, phụ thuộc vào việc xác định tín hiệu là rung xác định hay rung ngẫu nhiên (xem hình 3.5).
Tín hiệu xác định có thể được biểu diễn như là một hàm toán học giữa các tham số mà giá trị được xác định một cách chắc chắn. Tín hiệu ngẫu nhiên là tín hiệu không xác định. Các biểu diễn toán học của nó yêu cầu các tính toán về xác suất và thống kê.
Hơn nữa, nếu quá trình được lặp lại thì chúng cũng luôn luôn không chắc chắn.
Tín hiệu tất định được chia thành tín hiệu tuần hoàn, gần tuần hoàn và tín hiệu chuyển tiếp.
+ Tín hiệu tuần hoàn lặp lại chính xác sau mỗi khoảng thời gian bằng nhau.
Phổ tần số của một tín hiệu tuần hoàn tạo thành một chuỗi các xung có khoảng cách bằng nhau. Hơn nữa, tín hiệu tuần hoàn có thể biểu diễn thành
Vũ Việt Hùng 45
Luận văn thạc sỹ
một chuỗi Fourier, tức là tín hiệu tuần hoàn biểu diễn như là tổng của các thành phần hình sin, trong đó tỉ số tần số là một số hữu tỉ.
+ Tín hiệu gần tuần hoàn có thể tạo ra phổ Fourier nhưng các vạch phổ không bằng nhau. Một ví dụ điển hình về tín hiệu gần tuần hoàn có thể tạo ra bằng cách kết hợp hai hay nhiều hình sin.
+ Tín hiệu chuyển tiếp có phổ Fourier liên tục. Loại tín hiệu này không thể biểu diễn như là tổng của các hình sin (hoặc một chuỗi Fourier). Tất cả các tín hiệu không phải là tuần hoàn hoặc gần tuần hoàn thì có thể coi như là tín hiệu chuyển tiếp.
Tín hiệu
Tín hiệu tất định Tín hiệu ngẫu nhiên
Tín hiệu tuần hoàn Tín hiệu chuyển tiếp
+ Sóng do va chạm sinh ra từ một va chạm với xung không biết trước + Đáp ứng nhảy bậc
của một bộ tạo dao động tắt dần + Đáp ứng của một
rotor có tốc độ thay đổi
+ Sự kích thích của một bộ tạo rung có tần số thay đổi + …
+ Rung động do các công cụ cơ khí sinh ra
+ Nhiễu trong động cơ máy bay + Khí động học + Nhiệt độ khí quyển + Động đất
+ Nhiễu do đường dẫn điện sinh ra + …
+ Chuyển động của turbin ở tốc độ cố định
+ Tín hiệu từ bộ đếm vòng quay của bộ tạo rung (shaker) ở tốc độ cố định + Đáp ứng nhảy bậc
của một bộ dao động không suy hao + Đáp ứng của một hệ
tắt dần với kích thích hình sin + …
Hình 3.5 Phân loại các tín hiệu rung động
(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00
Luận văn thạc sỹ
3.6.2 Biểu diễn trên miền thời gian
Hầu hết các bộ phân tích rung trước đây đều sử dụng các thiết bị tương tự và bắt buộc phải sử dụng dữ liệu ở miền thời gian. Nguyên nhân là do việc biến đổi dữ liệu từ miền thời gian sang miền tần số là rất khó khăn. Ngày nay các bộ A/D được phát triển mạnh mẽ và đã trở nên thông dụng giúp công việc biến đổi dữ liệu từ miền thời gian sang miền tần số trở nên đơn giản hơn.
Dữ liệu rung được biểu diễn với biên độ trên trục thẳng đứng và thời gian tương ứng trên trục nằm ngang (hình 3.6). Hình 3.7 biểu diễn dạng sóng của tín hiệu rung trên miền thời gian theo lý thuyết, tức là tổng của tất cả các thành phần rung, nhưng rất khó để phân biệt các thành phần này để xác định rõ sự đóng góp của bất cứ một thành phần riêng rẽ của nguồn rung.
Với dữ liệu trên miền thời gian, chúng ta phải tách các thành phần tần số riêng biệt và có thể nó còn bao gồm cả các dạng sóng phức. Việc này vô cùng phức tạp vì sự chồng chập của nhiều thành phần tần số.
Hình 3.6 Tín hiệu được biểu diễn trong miền thời gian
Vũ Việt Hùng 47
Luận văn thạc sỹ
Hình 3.7 Dạng sóng ở miền thời gian
Để phân tích dữ liệu trong miền thời gian, như biểu diễn trong hình 3.6, chúng ta phải thay đổi thang thời gian để thu được các đường cong tần số rời rạc. Khoảng thời gian giữa mỗi lần lặp lại của mỗi tần số hoàn toàn có thể đo được, do đó chúng ta có thể tính ra các tần số hình thành nên rung động trong miền thời gian.
Tuy nhiên, để theo dõi sự rung động của máy thì phương pháp này không có hiệu quả vì thời gian cần thiết để tìm ra mỗi một thành phần tần số trong dạng sóng thu được là rất lớn. Tuy nhiên, dạng tín hiệu trên miền thời gian thường sử dụng trong toàn bộ kế hoạch dự đoán bảo dưỡng. Dữ liệu dạng này cũng hữu ích trong việc phân tích toàn bộ máy truyền động để nghiên cứu sự thay đổi trong trạng thái hoạt động.
3.6.3 Biểu diễn trên miền tần số
Hầu hết các máy chuyển động quay khi hoạt động gần hoặc tại tốc độ hoạt động đều xuất hiện những thành phần không mong muốn. Do đó, việc hiển thị và phân tích phổ rung thành các thành phần tần số là vô cùng quan trọng.
Dữ liệu trong miền tần số thu được nhờ biến đổi dữ liệu trong miền thời gian thành các thành phần tần số rời rạc nhờ phép biến đổi Fourier nhanh FFT (Fast Fourier Transform). Hình 3.8 mô tả một tín hiệu rung động trên miền tần số điển hình. Trong đồ thị này, trục X là tần số và trục Y là biên độ của khoảng cách, vận tốc hoặc gia tốc.
(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.Sensor.gia.toc.Mems.trong.viec.do.goc.nghieng.va.do.do.rung.Luan.van.ThS.Ky.thuat.vo.tuyen.dien.tu.va.thong.tin.lien.lac.2.07.00
Luận văn thạc sỹ
Hình 3.8 Rung động tiêu biểu thể hiện trên miền tần số
Ưu điểm của việc phân tích trong miền tần số là khả năng chuẩn hóa mỗi một thành phần rung, vì thế có thể phân chia một chuỗi phổ phức tạp thành các thành phần rời rạc. Thêm vào đó, phân tích trong miền tần số có thể dùng để xác định mối quan hệ pha và các thành phần hài rung động. Một ưu điểm nữa là phân tích trong miền tần số có thể dùng với bất kỳ tốc độ hoạt động nào trong khi phân tích trong miền thời gian bị hạn chế về tốc độ hoạt động.
Lý thuyết toán học chỉ ra rằng bất kỳ hàm điều hòa nào theo thời gian f(t), cũng có thể biểu diễn như là một chuỗi các hàm sin có tần số w, 2w, 3w,… Hàm f(t) là chuỗi Fourier:
( ) t = A 0 + A 1 sin ( ω t + φ 1 ) + A 2 sin ( 2 ω t + φ 2 ) + A 3 sin ( 3 ω t + φ 3 ) + … f
trong đó: A i là biên độ của mỗi sóng sin rời rạc, w là tần số, φ i là góc pha của mỗi sóng sin rời rạc. Mỗi một sóng sin này biểu diễn một thành phần rời rạc của dữ liệu rung.
Biên độ và góc pha của mỗi sóng sin rời rạc có thể xác định được bằng cách tính tích phân hàm f(t).