ハウジングに配置するのが一般的な方法です。ベアリングのパラメーターを定義します。degrees影響は、回転要素が内輪上の局所的な故障を通過するたびに発生します。次を使用して計算できます。正弦波として、各影響をモデル化します。ミリ秒の一連の影響を引き起こします。sin(2*pi*fImpact*tImpact).*kaiser(length(tImpact),40)';櫛形関数との畳み込みにより、影響を周期的にします。よって記録されるギアボックスの振動信号で顕著になるように、影響の振幅を調整します。0.33*conv(xComb,xImpact,'same');打撃信号を可視化します。Bearing')異常がないギアボックスからの振動信号に対して、周期的なベアリングの故障を追加します。randn(size(t))/5;信号のスペクトルを計算します。低い周波数で、スペクトルを可視化します。高調波のグリッドを作成します。offスペクトルの下端では、シャフトおよびメッシュの周波数や、それらの次数により、その他の特徴が不明確になります。異常がないベアリングのスペクトルと破損したベアリングのスペクトルは、区別できません。この欠陥は、ベアリングの故障を分離できるアプローチの必要性を強調するものです。対する無理式は、ベアリングの影響がシャフトの回転の整数値と同期していないことを示します。影響を平均化してしまうため、この場合には便利ではありません。影響は、平均化される各セグメントにおいて同じ位置に存在するわけではありません。振幅復調を実行します。高周波数の影響に関する情報を抽出するのに役立ちます。包絡線信号とそれらのスペクトルを計算してプロットします。ベアリングの故障がある信号とない信号に対して包絡線スペクトルを比較します。低い周波数で、スペクトルを可視化します。高調波のグリッドを作成します。ピークが包絡線スペクトルで突出していないことを観察します。実行すると、影響の信号も平均化してしまうため、ベアリングの故障の解析では有効でないことを思い出してください。対象となる帯域外のノイズを除去するために使用できる、組み込みフィルターを提供します。フィルターを適用します。off包絡線スペクトルは、通過帯域の内容を、ベースバンドに有効に取り込みます。高調波の突出したピークの存在を示します。これにより、ベアリングの内輪は損傷している可能性があるという結論を出すことができます。高調波を明確に示します。近いスペクトル内で可視化します。等しいことを観察します。まとめこの例では、ピニオンとギアの両方に関連付けられる振動信号を分離するため、時間同期平均を使用しています。ノイズを減衰させました。事前処理として使用して、シャフトの回転角度について信号をリサンプルすることができます。実験的状況下では、時間同期平均を使用し、シャフト速度における小さい変化の影響を減衰します。[3]、適切な開始地点としてブロードバンド周波数解析を使用できる場合があります。メッシュ周波数の高調波が高い場合など、ベアリングの影響周波数の近傍のスペクトルが他の成分の寄与を含む場合に限定されます。そのような状況では、包絡線解析が有用です。使用し、ベアリングの摩耗や損傷のインジケーターとして、故障のあるベアリングに対して包絡線信号およびスペクトルを抽出できます。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。