你知道怎么用LTspice分析振动数据吗?

亚德诺半导体 2020-09-02
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本文介绍如何使用LTspice® 分析状态监控系统中振动数据的频谱,以便能够在工业机械电机故障的早期发出预警。同时介绍如何从Microsoft Excel® 电子表格中提取X、Y和Z平面数据,并将其转化为可以通过LTspice进行傅里叶变换的格式,以生成振动数据的谐波量图。




数字技术的进步没有丝毫放缓的迹象,已渗透到我们生活的方方面面。为机器提供智能并非奥威尔式的反乌托邦;由于自动化反馈环路有助于减少直接维护时间,因此可提高工厂自动化的效率。


工业4.0描述了将大数据的优势带入工厂车间的概念。装有传感器的机器可监控自身的性能并相互通信,从而共同分担整个工作载荷,同时向后台提供重要的诊断信息,而且无论在同一座建筑物里还是在不同的大陆都可以实现。


对ADI产品进行的一项快速调查显示,ADI主要致力于为工业物联网 (IIOT)提供解决方案,即从传感器到云的各种稳定可靠的高性能信号链组件。


在工业自动化中的一个应用领域就是状态监控(CbM),通过仔细校准机器的标称工作特性,然后使用本地传感器密切监控机器本身的状态。偏离标称信号的状态即表示机器需要维护。因此,配备状态监控系统的机器可根据实际需要进行维护,而不是相对随意地安排维修计划。


确定电机运行状态的一种比较好的方法是检查其振动特征。ADI的MEMS技术可用于持续监控电机的振动特征,并与已知无故障电机的特征比较,由此判断电机的运行状况。事实上,每种电机故障都有其自己的独特谐波特征。通过查看振动模式的谐波成分,可以检测轴承、内环和外环,甚至齿轮箱齿中的故障。




在LTspice中分析振动数据



为了产生用于在LTspice中进行傅里叶分析的数据,将三个ADXL1002加速度计连接到电机,如图1所示,以测量侧向、垂向和纵向(分别为X、Y和Z)振动。


图1.分别在侧向、垂向和纵向测得X、Y和Z通道的振动。


将振动数据下载并保存到Microsoft Excel电子表格中。在500 kSPS速率下进行数据采样,通过一秒振动数据得到三列Microsoft Excel数据,每列数据长500,000行。X、Y和Z数据样本如图2所示。


图2.提取X、Y和Z数据。


现在可检查此数据的谐波成分,以确定电机的运行状况。傅里叶分析是从波形中提取分量频谱的数学过程。纯正弦波的频谱中仅包含一个频率,称为基波频率。如果正弦波失真,将出现除基波频率之外的其他频率。通过分析电机振动模式的频谱,可精确地诊断其运行状况。


由于能够执行傅里叶分析的硬件和软件通常价格很高,所以这里我们介绍一种可以对MEMS数据进行傅里叶分析的方法,基本上无需任何成本。


LTspice是一款功能强大、可免费使用的电路仿真器,它可以使用从状态监控系统的MEMS传感器中获取的振动数据,通过傅里叶分析绘制任何波形的频谱。


通过图3所示的数据格式,LTspice能够生成傅里叶分析图,其中每个振动数据点都与其相应的时间戳配对。


图3.时间和电压实例的格式。


使用Microsoft Excel将数据转换成这种格式相对比较容易。过程如下。


首先,将图2中的数据列分成Excel文件中的三个工作表,命名为X、Y和Z,如图4所示。


图4.创建三个工作表后,将X、Y和Z数据复制到相应的工作表中。


在数据左侧插入一列——此列为每个数据值的时间戳。


由于在一秒内提取了500,000个数据样本,每个数据点间隔2 µs。因此,在新列的第一个单元格中,输入


2E-6


代表2µs处的第一个时间戳。


填充其余时间戳列数值的最简单方式是使用Series命令。在Microsoft Excel的搜索框中,键入“Series”以显示图5所示的菜单选项。


从下拉菜单中选择填充系列或模式(Fill Series or Pattern), 然后选择系列…(Series…)


图5.如何在Microsoft Excel中填充多个单元格。


此时出现图6所示的对话框,选中列(Columns)线性(Linear)单选按钮。在步进值(Step value)中输入2E-6,在停止值(Stop value)中输入1。


图6.使用线性扩展数据集填充单元格。


点击确定(OK)填充左列数据时间戳,从2 µs递增到1秒。先填充前几个值,然后将光标一直拖到数据范围末尾的底部单元格,也可达到同样的目的——但对于500,000行数据,需要拖得很长。


现在就得到LTspice可以处理的数据格式,如图7所示。


图7.显示时间戳和相应数据样本的列。


如果数据集很大,采样间隔短,则Microsoft Excel可能会将时间戳四舍五入为不恰当的小数位数。如果出现这种情况,则突出显示第一列,然后选择然后选择格式化(Format) > 格式化单元格(Format Cells),如图8所示。


图8.重新选择单元格的格式以去除所有舍入误差。


选择合适的小数位数,如图9所示。


图9.将时间戳分辨率增加到小数点后5位。


在填充时间戳列并扩展有效位数后,将每个工作表的两列复制到记事本或其他文本编辑器文件中,如图10所示。


图10.包含时间和振动数据的文本文件。


总共应该有三个文本文件,其中包含状态监控系统中X、Y和Z轴的振动数据。


现在,可将此数据直接读入LTspice中。


按照图11所示在LTspice中构建原理图。在该设计中,有六个电压源分别对应于故障和非故障的X,Y,Z轴的数据。这样就可以对新电机的振动数据执行傅里叶分析,并将分析结果与疑似故障电机数据的傅里叶分析进行比较。此方法的一大优势是新(非故障)电机的频率图可以叠加在疑似故障电机的频率图上,因此,性能差异一目了然。


图11.显示故障电机和非故障电机振动数据电压输出的LTspice原理图。




LTspice命令



.options plotwinsize=0 numdgt=15


去除了LTspice中的默认压缩设置,有时会产生更清晰的结果。如果忽略此行,仿真运行速度会更快,但产生的结果可能不太精确。


完成原理图后,右键单击每个电压源,选择高级(Advanced)按钮,选中PWL文件(PWL File)单选按钮,然后输入包含振动数据的相应文本文件的文件名,如图12所示。这将创建一个分段线性电压源,其中包含一系列电压及其相应的时间实例。如果这些文本文件与LTspice文件存储在同一目录中,则操作会更简单。


图12.根据振动数据创建分段线性电压源。


然后应使用以下命令进行配置,在原始振动测试过程中运行瞬态分析

.tran 1

最后运行仿真。仿真可能需要 一段时间才能完成,具体取决于数据点和瞬态分析时长。


故障电机和非故障电机的仿真结果如图13所示。该实验在一台转速为587.3 rpm的电机上进行,电机的轴承出现故障,外环未对准,负载为12磅。图中还显示了同一转速下无故障电机的振动模式。显然,与非故障电机相比,故障电机的振动特征幅度明显更高。


图13.故障和非故障电机振动数据的时域结果。


突出显示波形(Waveform)窗口,然后从菜单栏中选择查看(View) > FFTT。这将基于瞬态数据计算FFT。


从图2中的数据可以看到,在35000V这样如此高的失调电压上,我们通过数字只能看到很小的变化。在LTspice中进行仿真时,这些数据会转换成一个35,000 V的直流失调电压,并在此失调电压上还会叠加一个交流波形。


在傅里叶分析图中,此失调电压在频谱位置的直流点上表现为很大的一个尖刺,因此,当LTspice自动缩放Y轴时,相关谐波比例极小。右键单击X轴,指定高于直流电压的频率范围,由此可忽略直流失调电压——5 Hz至1 kHz应该足够。


右键单击Y轴,选择线性(Linear)单选按钮以查看谐波,如图14所示。


图14.去除直流杂散在线性坐标系中显示的傅里叶图。


在图形区单击鼠标右键,可添加额外的绘图窗格,即可将振动频谱成分以X、Y和Z图分别呈现,如图15所示。


图15.X、Y和Z振动图分离。


可以清楚地看到电机的10 Hz旋转频率,以及60 Hz、142 Hz和172 Hz处存在明显的谐波。虽然本文不会分析电机内部的哪些组件导致了这些谐波,但毫无疑问,振动模式因电机磨损而改变。




结论



ADI的MEMS加速度计系列能够提供关键数据,进而在早期检测出电机故障,但这只是解决方案的一半。必须通过傅里叶分析仔细研究这些数据。遗憾的是,能够执行傅里叶分析的设备或软件通常很昂贵。而LTspice能够免费精确分析CbM数据,从而实现早期检测和诊断机器故障。


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亚德诺半导体 Analog Devices, Inc.(简称ADI)始终致力于设计与制造先进的半导体产品和优秀解决方案,凭借杰出的传感、测量和连接技术,搭建连接真实世界和数字世界的智能化桥梁,从而帮助客户重新认识周围的世界。
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