PHM 프로젝트 (2-2)

덤

• FFT 이해하기 좋은 이미지 있음: https://blog.naver.com/intknk2/221406515869
• 베어링 마모의 9단계 참고: https://blog.naver.com/intknk2/221444281992

신호처리

1시간 정도 졸면서 들어서 앞부분 내용은 없고요,, 정신차리느라 더 놓침

FFT 신호처리

FFT 신호 처리 시 발생할 수 있는 오차들

• 에일리어징 (Aliasing)
  • Sampling 주파수가 충분하지 못하기 때문에 발생되는 오차.
    • 샘플링 수가 적으면 주파수가 잘못 측정된다는 거임. 점을 적게 찍었으니 신호의 전체 과정이 담기지 않고 일부분만 연결해서 보이는데 그게 또 다른 주파수처럼 보이는거임
  • 측정하고자 하는 파형의 주파수가 Nyquist 주파수(Sampling 주파수의 ½)보다 적을 경우, 측정 파형과 동일한 진폭을 갖는 거짓 파형이 Nyquist 주파수를 기점으로 대칭되는 지점에 발생되는 현상.
  • Nyquist 주파수는 적어도 측정 파형 주파수보다 커야 한다.
    • Sampling 주파수는 적어도 측정하고자 하는 진동파형 주파수의 2배 이상이어야 한다. 연산속도 향상을 위해 일반적으로 2.56배로 사용. (최소 2배 이상은 해야 하는데 보통 2의 거듭제곱을 써서 2.56배로 함)
• 차단효과 (Picket Fence Eff)
  • FFT Spectrum에 진동 파형을 표시할 때, 제한된 분해능에 의해 발생되는 오차. 0.5Hz 단위로 봐야 하는데 1Hz 단위만 볼 수 있게 한거임.
  • 지정된 분해능 주파수와 측정주파수가 정확히 일치하지 않는 경우, 실제주파수는 좌,우 지정된 분해능 주파수에 진폭의 분배(실효치 계산 결과가 동일하도록)가 이루어 지기 때문에 오차가 발생된다
• 동적범위 (Dynamin Range)
  • 제한된 진폭 분해능에 의해 발생되는 오차. (A/D Converter의 성능)
  • 가장 큰 것과 가장 작은 것을 볼 수 있는 비율
  • 계측 가능한 최소신호와 최대신호의 비를 dB로 표현한 값.

신호처리와 오류

• 윈도우 함수는 보통 대부분 헤닝 창 쓰는데 진폭을 진짜 정확히 볼 필요가 있을 때는 플랫탑 창을 쓴다
  • 대표적인 창함수 및 특징
    • 해닝창 (Hanning Window) : 비교적 진폭과 누설오차에서 정확한 값을 구할 수 있다. 주파수의 특성이 좋아 대부분의 진동측정에 적용
    • 플랫탑창 (Flat-Top Window) : 약간의 누설오차는 있으나 정확한 진폭 측정이 필요한 경우 사용 (센서 교정시)
    • 사각창 (Rectangular / Uniform Window) : 아무런 가중함수를 적용하지 않는 경우로 시간 T 안에 종료되는 Hammering Test 등 과도 신호 분석에 적용.
• 차단 효과: 분해능에 따라 주파수 값이 다르게 표시됨. 분해능에 따라 표시할 수 있는 주파수 값은 정해져 있는데, 실제 측정된 값이 딱 맞아떨어지지 않을 수 있다. 이때 그 주변에 표시 가능한 값들에 적당히 배분되어서 표시되게 된다. 정도로 이해함..
  
• 트리거를 거는 이유
  • 트리거가 있으면 딱 수집하고 싶은 구간만 골라서 수집하고 바로바로 분석할 수가 있다
  • 트리거가 없으면 들어오는 데이터를 내내 수집하고 분석하고 하는데, 분석할 때마다 수집이 밀리게 된다. 이 밀린 타이밍에 진짜 분석이 필요한 데이터가 지나가도 모르는 거임 → 근데 이건 예전 얘기고 요즘은 그렇게 성능 딸리지 않는다고 함
• 트리거 유형
  • 미리 측정하는 타입(프리 트리거): 고장 원인 분석을 위해 트리거 시점 이전부터 데이터를 수집함. 버퍼 필요.
  • 기다렸다가 측정하는 타입(포스트 트리거): 설비 가동과 같은 큰 진동은 스킵하고 안정된 부분만 측정하기 위함.
• 동적 범위는 측정 가능한 신호의 최솟값과 최댓값의 비율을 dB로 나타낸 것. 얼마나 측정할 수 있는지 나타내고자 하며 이 범위를 벗어난 신호는 잘리거나 측정이 안됨
  • 어느정도 노이즈 제거를 겸하는 면이 있음
  • 과유불급임. 뻔히 나올만한 신호 범위가 있는데, 동적범위가 그것보다 훨씬 크면 해상도가 낭비된다. 이걸 자동으로 조정해주는 게 auto range 기능이다.
  • 작은 것보다는 큰 게 낫긴 함. 작으면 아예 잘려서 볼 수도 없어. 그리고 센서 선정에 따라서 동적 범위를 넓게 써야 하는 경우도 있음.

필터

• 처음으로 low pass filter를 이해하다
• 필터에 일부분이 걸러져도 주기는 변하지 않고 진폭이 좀 작아질 뿐임
• 필터 통과 결과 시각화
  
• 옥타브라는 건 데이터를 약간 뭉뚱그려서 보여주는 필터
  
  
  

기타 기능

• zooming: 주파수 분석 결과는 어느 정도 상한이 있어서 좀 더 자세히 보고 싶으면 분해능을 올려야 한다. 그러니까 3200Hz, 3200라인으로 수집했다 치면 1Hz밖에 볼 수 없는데, 이 주파수 범위를 좁혀서 분해능을 높이는 거임. 희망하는 주파수 범위를 1600Hz로 좁히면 라인 수는 그대로니까 분해능이 0.5Hz가 되는 거잖아.
• 평균화: 노이즈 뭉개기
• 오버랩: 신호 재활용해서 계산하기. 예전엔 연산 처리 시간이 길어서 신호 인식에 빈 시간이 생기니까 쓰는 방법이었는데 지금은 굳이 그럴 필요 없다.