DE4219372A1 - Verfahren zur vollständigen Signalzerlegung für die Technische Diagnostik - Google Patents
Verfahren zur vollständigen Signalzerlegung für die Technische DiagnostikInfo
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Description
In der Technischen Diagnostik ist es üblich aus abgegebenen
Signalen der zu beurteilenden Maschine, des zu beurteilenden
Aggregats, Parameter bzw. Parameterfunktionen zu extrahieren, um
sie dann dem Zustand oder der Schädigung der Maschine bzw. des
Aggregats zuzuordnen.
Schädigungen sollen bezüglich der Art, des Ortes und des Grades
beurteilt werden.
Zur Parameterextraktion werden hauptsächlich die Verfahren der
statistischen Analyse stochastischer Funktionen (Signalanalyse)
verwendet.
Der Funktionsvorrat der statistischen Analyse stochastischer
Funktionen umfaßt die Wahrscheinlichkeitsanalyse, Korrelationana
lyse und Spektralanalyse mit allen ihren Funktionen, siehe Fig.
1.
Bezüglich der Anwendung dieser Funktionen besteht in der Techni
schen Diagnostik einige Unsicherheit, da von vornherein meist
nicht bekannt ist, welche Parameter gesucht werden, sondern auf
Basis von Mustererkennungsverfahren schrittweise die Parameter
bzw. Parameterfunktionen ausgesucht werden.
Dieser Tatsache ist es auch zu verdanken, daß zur Parameterex
traktion Funktionen verwendet werden, die wahrscheinlich empi
risch entwickelt wurden, denen aber auf Grund spezieller Eigen
heiten große Beachtung geschenkt wird. Bei näherer Betrachtung
verschwinden ihre Vorteile.
Stellvertretend dafür sollen der Kurtosisfaktor
Nojade, K.: Lagerschaden Früherkennung mit der Kurtosisme
thode.
Elektronik (1981)17, S. 55 . . . 58
Dyer u. a.: Elektronisches Überwachungsgerät.
DE-OS-26 10 551, 12.3.1976
und die Cepstrumfunktion
Randall, R.B. Frequency Analysis.
Brüel & Kjaer 1987
Kolerus, J. Zustandsüberwachung von Maschinen.
Kontakt & Studium, expert Verlag, Band 187, 1986
genannt werden.
Er wurde für Wälzlager entwickelt und an ihnen erprobt. Seine
Gleichung lautet:
Der Nenner ist das Quadrat der Streubreite σ2, des in seine Am
plitudenhäufigkeiten zerlegten Signals. Der Zähler ist ein ähnli
cher Ausdruck, wobei der Zähler empirisch erzeugt wurde.
Unterliegt das untersuchte Signal einer Normalverteilung, ist
β2 = 3. Für alle anderen Fälle, d. h. auch bei Überrollen von
Wälzlagerschädigungen, die in das Signal periodische Signalantei
le emittieren, weicht β2 von 3 ab.
Man sieht, daß zum Erreichen weiterer Aussagen, wie - geschädig
tes Element, Ort der Schädigung, Art der Schädigung, Größe der
Schädigung, eine Qualifikation des Kurtosisfaktors notwendig
wird.
Diese Aufgabe wird auf anderem Weg durch die Erfindung gelöst.
Die Cepstrumfunktion ist weitgehend in Signalanalysatoren, siehe
in Brüel & Kjaer Analysatoren, implementiert.
Die Gleichung lautet:
C(τ) = F-1{log F(ω)} = F-1{log[ | F(ω) | ej ϕ]} (2)
Sei mit log der natürliche Logarithmus ln gemeint folgt:
C(τ) = F-1 {jϕ + ln | F(ω) | } (3)
Folgende Ansprüche stellt das Cepstrum:
- - Auffinden periodischer Komponenten im Signal,
- - einfache Seitenbandanalyse von modulierten Signalen,
- - Finden von Echos und Reflexionen im Signal.
Die Ansprüche werden analysiert:
Ohne Logarithmierung wurde das rücktransformierte Signal den Zeitverlauf des zu analysierenden Signals ergeben. Durch die Logarithmierung wird eine neue Funktion erzeugt, die neu zu interpretieren ist:
Ohne Logarithmierung wurde das rücktransformierte Signal den Zeitverlauf des zu analysierenden Signals ergeben. Durch die Logarithmierung wird eine neue Funktion erzeugt, die neu zu interpretieren ist:
- - Dazu muß zunächst die Annahme, daß ϕ hinreichend klein gegen über dem Betrag der Fouriertransformation |F(ω)| sei, getroffen werden.
- - Durch die Logarithmierung werden starke Spitzen und Senken ni velliert, womit das Spektralsignal tiefpaßgefiltert wäre.
- - Dieses Signal wird rücktransformatiert, eine Betrachtungsweise die wenig Sinn hat, oder einer nochmaligen Fouriertransformati on mit dem abweichenden Transformationsanteil exp(jωt) unter worfen. Das logarithmierte Spektralsignal, für die Fourier transformation ist die Maßeinheit des zu transformierenden Signals bedeutungslos, kann als Zeitsignal für die neue Fou riertransformation aufgefaßt werden.
Harmonische sind in Spektren bei genügend großer Amplitude als
gleichabständige Anteile auffindbar. Damit ist das Spektrum mit
Harmonischen selbst ein periodisches Signal für eine neue Fou
riertransformation. Harmonische werden nach der Fouriertransfor
mation als ein Anteil ausgewiesen.
Folgende Nachteile hat die Cepstrumanalyse:
- - Es können nur die Grundfrequenzen von entsprechend weit ausein anderliegenden Harmonischen bzw., bei entsprechend großem Ab stand, die Grundfrequenzen von unterschiedlichen Harmonischen ausgewiesen werden.
- - Harmonische zu einer Grundkomponente werden nicht gesondert ausgewiesen, womit die Signalform nicht rekonstruiert werden kann.
Auch diese Nachteile sollen erfindungsgemäß beseitigt werden.
Da bislang noch keine bzw. nur unzureichende Auswertefunktionen
für die vollständige Signalzerlegung gibt, ist auch das Gerätean
gebot nur auf die Durchführung der Funktionen der statistischen
Analyse stochastischer Funktionen zugeschnitten.
Die Parameterextraktion bleibt dem Fachmann überlassen oder wird
durch einige vereinfachte Verfahren wie z. B.
- - der Anzeige der Stellen, wo sich Harmonische bei vorgegebener Grundwelle befinden müßten,
- - Vergleich von Amplituden in Spektren durch Referenzmasken wie z. B. in Brüel & Kjaer-Analysatoren, realisiert.
- a) die Ablösung der klassischen Signalanalysetechnik mit der ausschließlichen Möglichkeit der Berechnung der Funktionen der statistischen Analyse stochastischer Funktionen bzw. anderer Signalanalysefunktionen durch ein Gerät, das jedes beliebige eingegebene Signal (Signalgemisch) in seine Bestandteile zer legt.
- b) die vollständige Zerlegung beliebiger Signalgemische in die Einzelkomponenten, womit sich die Parameterextraktion auf das Herausnehmen der entsprechenden Einzelkomponenten beschränkt.
- c) die Schaffung maschinentechnisch weiterverarbeitbarer Werte, z. B. für Abschaltkriterien.
- d) die Verbesserung der Interpretationsmöglichkeiten des Signals bezüglich der Zustands- bzw. Schädigungsaussage, durch den Erhalt der definierten Einzelkomponenten.
Zu einzelnen der genannten Anliegen sind der Literatur Lösungen
zu entnehmen, eine vollständige Zerlegung in die Einzelkomponen
ten taucht dabei noch nicht auf. Stellvertretend für Einzellösun
gen werden genannt:
Schrüfer, E.: Signalverarbeitung.
Studienbücher der technischen Wissenschaften, Carl Hanser
Verlag München Wien 1990.
Dort ist zu entnehmen, wie ein Signal in seine stochastische
(unregelmäßige) und seine determinierte (regelmäßige) Komponente
zerlegbar ist.
Schröder; Rommel: Elektrische Nachrichtentechnik.
Bd. 1a, Hüthig und Pflaum Verlag, 10. Auflage 1978.
Es wird gezeigt wie sinusförmige Signale moduliert und demodu
liert werden.
Reynolds, K.: Method and Apparatus for Wave Analysis and Event
Recognition.
WO 91/19989, 18.6.1991.
Hier wird ein Weg gezeigt, der die Qualität der Spektralanalyse
verbessern soll. Die Schrift erhebt den Anspruch einer Wellenana
lyse und Ereignisrekonstruktion aus Zeitsignalen. Der Kern der
Erfindung ist die Filterung von Zeitsignalen mit Hilfe der
Schnellen Fouriertransformation FFT in Verbindung mit
Fensterfunktionen.
Dazu wurde angenommen, das sich jedes Signal irgendwie additiv
aus Sinussignalen zusammensetzt, was für Musiksignaluntersuchun
gen ausreichen kann. Es wird aber nicht berücksichtigt, daß
Modulationen stattgefunden haben und stochastische und determi
nierte Signalanteile im Gemisch enthalten sein können.
Sottek, R.: Iteratives Verfahren zur Extrapolation und hochauf
lösenden Spektralanalyse von Signalen.
DE-OS-41 23 913 A1, 19.7.1991.
Es wird ein weiterer Weg zur Verbesserung der Spektralanalyse,
durch die wahlweise Streichung von Frequenzkomponenten im Spek
trum und Neuberechnung der Zeitsignale gezeigt. Es gilt die
gleiche Aussage wie bei WO 91/19989.
Die Erfindung dient dazu, das Verfahren zur Zerlegung beliebiger
Signale in seine Einzelkomponenten zu schaffen und positioniert
damit die oben genannten Verfahren an der Stelle, wo sie zweckmä
ßigerweise angewendet werden müssen, sofern nicht aus Praktikabi
litätsgründen oder des Nichtvorhandenseins andere Lösungen vorge
zogen werden müssen.
Mit der Erfindung soll ein digitales Verfahren geschaffen werden,
daß die Zerlegung beliebiger Signale in seine Einzelkomponenten
erlaubt.
Das geschieht durch die Verfahrenschritte:
- - Trennung des unregelmäßigen (stochastischen) Signalanteils vom regelmäßigen (determinierten),
- - Filterung des regelmäßigen Signalanteils in Schritten,
- - Amplituden-, Phasen- und Frequenzdemodulation der gefilterten Anteile,
- - Zerlegung der demodulierten Signalanteile in ihre sinusförmigen Einzelkomponenten, um die Signalparameter Amplitude, Frequenz und Phase zu bestimmen,
- - Rekonstruktion des unregelmäßigen Signalanteils mit dem Aus gangssignal und dem abgetrennten regelmäßigen Signalanteil, um ihn dann mit den Mitteln der Wahrscheinlichkeitsanalyse weiter zu untersuchen.
Für die Erfindung lassen sich folgende Anwendungsgebiete angeben:
- - Meßtechnik - Zur Ablösung analog arbeitender Meß- und Analyse geräte die unterschiedlichste Verfahren realisieren.
- - Technische Diagnostik - Zur schnelleren und objektiveren Para meterbestimmung und Verbesserung der Möglichkeiten der Scha dens- und Zustandsaussage.
- - Nachrichtentechnik, Tontechnik - Zur automatischen Signalzerle gung.
Diagnostische Signale haben die Eigenschaft, daß sie als
- - zeitabhängige Größen (x(t), y(t), . . . ) und
- - statistische Größen (xt, yt, . . ; xt = x(t=A), yt=y(t=A)), d. h. sie gehorchen in jedem Moment A einer bestimmten Verteilungs funktion, aufgefaßt werden können.
Dann können sie mit den dargestellten 3 Grundfunktionen der sta
tistischen Analyse stochastischer Funktionen der Fig. 1 unter
sucht werden.
Alle mathematischen Bedingungen für die Existenz der Funktionen
werden durch die Signalgewinnung und Meßtechnik automatisch er
füllt:
- - Die endliche Meßzeit TM für die Grenzwertbildung durch die Meß technik.
- - Praktisch keine Polstellen, damit Integrierbarkeit, durch die permanente Bedämpfung in den Übertragungswegen. Jedes Signal ist in eine regelmäßige (im Sinne der Statistik de terminierte) und eine unregelmäßige (stochastische) Komponente zerlegbar.
Die regelmäßige Komponente ist dann als die additive Überlagerung
beliebig vieler Sinusschwingungen auffaßbar. Die Begründung dafür
liefern die Fourierreihenentwicklung und Fouriertransformation:
Jedes in einem bestimmten Meßintervall TM auf genommene Signal ist
in eine Fourierreihe, d. h. in eine Summe von Sinussignalen, mit
den diskreten Frequenzen
entwickelbar.
Beachtet man, daß das Signal wegen der Benutzung von Digitalrech
nern der Diskreten Fouriertransformation unterworfen wird, muß es
wegen Periodizitäten der Diskreten Fouriertransformierten mit
m: Anzahl der Abtastwerte, Δta : 1/fa, fa: Abtastfrequenz
bandbegrenzt sein, d. h. es dürfen keine höheren Frequenzanteile
enthalten sein.
Damit ist auch die Fourierreihe endlich mit kmax = m/2.
Folglich muß jedes in TM auf genommene Schwingungssignal durch die
Überlagerung von Sinusschwingungen mit dem Frequenzabstand
ω = 2π/TM näherbar sein.
Es kann angenommen werden, daß die gleiche Aussage für eine
gleiche Anzahl von Frequenzanteilen gilt, deren einzelne Fre
quenzen jeweils dicht neben den durch die Fourierreihe vorgegebe
nen Frequenzen liegen.
Damit besteht die regelmäßige Komponente aus, siehe auch Fig. 2,
der Summe von Einzelsignalen aus einem bestimmten Frequenzbereich
[fu,fo]·fu ist meistens 0.
Es kann weiter postuliert werden, daß das einzelne
sei, somit aus einem sinusförmigen Trägersignal (Index T) be
steht, das in seiner Amplitude uMj, in seiner Frequenz ωMj und
seiner Phase ϕMj durch die Summen
anderer Sinussignale moduliert
(Index M) sei.
Das in diesem Signalgemisch für die Diagnostik gesuchte Signal
us(t) ist
bzw. einzelne Bestandteile oder Kombinationen daraus.
us hat das Aussehen:
In diesem ausgesuchten Signalgemisch us gibt es unabhängige und
abhängige Signalkomponenten. Abhängige Komponenten sind Harmoni
sche einer Grundfrequenz.
Die möglichen und gesuchten Parameter für die weitere Diagnostik
sind folglich die Amplituden ûsi, die Frequenzen ωsi und die
Phasen ϕsi.
Die unregelmäßige (stochastische) Komponente eines Signals kann
nicht gleichermaßen wie die regelmäßige behandelt werden. Sie ist
zunächst an Hand ihrer Kennfunktionen
- - Amplitudenverteilung mit den Kennwerten Erwartungswert und Streubreite σ2 für Vergleiche einzelner Verteilungen,
- - Korrelation mit anderen Signalen und
- - Spektrum zur Darstellung über der Transformationsvariablen charakterisierbar.
Inwieweit ω bei unregelmäßigen Signalgemischen der Frequenz der
Signale entspricht, oder wofür ω, repräsentativ ist, ist noch zu
untersuchen.
Prinzipiell sind unregelmäßige Signale bezüglich Modulationen
genau wie regelmäßige Signale untersuchbar, wobei auch hier die
notwendige Interpretation aussteht.
Für den regelmäßigen Signalanteil sollen mögliche Algorithmen als
Beispiellösungen angegeben werden, wobei die Tauglichkeit der
einzelnen Verfahren noch zu untersuchen ist bzw. neue Verfahren
zu entwickeln sind.
- a) Unregelmäßige sind von regelmäßigen Signalanteilen durch die Autokorrelationsfunktion trennbar, wobei auf die Phaseninfor mationen (Startzeitpunkte) verzichtet werden muß.
- b) Modulierte Komponenten sind durch die aus der Nachrichtentech nik bekannten Demodulatoren separierbar. In der Digitaltechnik ist mit der Hilberttransformation als 90°-Phasendreher über die Fouriertransformation die Demodulation günstig realisier bar. Für amplitudenmodulierte Signale ergibt sich z. B. uAM = sin (ωTt + ϕT) ûs sin (ωst + ϕs) (9)wenn nur ein Sinussignal auf einen Träger moduliert wird. Es folgt die Fouriertransformation und 90° Phasendrehung mit der Rücktransformation (Hilberttransformation): mit der anschließenden Ermittlung der interessierenden Signal bestandteile
- c) Sinusförmige Einzelkomponenten sind mit
Fd - Funktionswert der Diskreten Fouriertransformation
Δta - Abtastintervall
ûs - Signalamplitude
m - Anzahl der Abtastungen
s - Anzahl der Signalperioden in der Meßzeit TM = mΔta
a - fTM, f-Frequenz
ϕs - Startwertder Gleichung für die Fouriertransformierte eines Sinussignals bestimmbar.
Beachtet man das eingangs Formulierte bezüglich des Kurtosisfak
tor und des Cepstrums, ist festzustellen, daß durch das Verfahren
der Signalzerlegung alle Aussagen besser erfolgen können.
Die Anliegen a) . . . c) werden erfüllt.
Nach der vollständigen Signalzerlegung des Signals in seine
Einzelkomponenten mit den berechneten Signalparametern sind die
zusammengehörigen Einzelkomponenten rekonstruierbar.
Fig. 3 zeigt ein Signalgemisch, dessen zusammengehörige Einze
lanteile mit der genannten Verfahrenweise ermittelt wurden.
Damit hat man eine neue Aussagequalität gewonnen, denn Signalfor
men enthalten Informationen:
- - Ein einzelnes Sinussignal deutet z. B. auf Unwuchten hin.
- - Ein Sägezahnsignal weist auf harte Schläge hin, usw. Da die Frequenzen der Signalkomponenten ablesbar sind, können die Ursachen dafür gezielt gesucht werden.
Zur Amplituden- und Phasendemodulation sind zunächst zwei Grund
aussagen ableitbar:
- - Amplitudenmodulationen weisen auf stoßförmige Anregungen einer Eigenfrequenz des untersuchten Aggregats hin. Damit sind wieder gezielt der Erreger (Modulationsfrequenz) und das beanspruchte Bauteil (Eigenfrequenz) aufzufinden.
- - Phasenmodulationen, bei denen die Trägerfrequenz in abhängig keit von einem zweiten Signal verschoben wird, können z. B. bei Reaktorkesseln auf Spannungsänderungen hinweisen. Der Träger (Trägerfrequenz) ist das Maß für die Spannung; peri odische Veränderungen der Trägerfrequenz können systematisch auf den Erreger eingeengt werden.
So wie hier an Beispielen demonstriert, werden sich weitere Aus
sagen zur Beurteilung von Maschinenzuständen finden lassen.
Es wird eine physikalisch-signalanalytische Grundlage für die Be
wertung in der Technischen Diagnostik geschaffen und Anliegen d)
erfüllt.
Claims (1)
- Verfahren zur vollständigen Signalzerlegung für die Technische Diagnostik mit den an sich bekannten Mitteln der Signalanalyse - Wahrscheinlichkeitsanalyse, Korrelationsanalyse und Spektralana lyse, basierend auf bekannten Rechnerstrukturen, gekennzeichnet dadurch, daß
- - das zu analysierende Zeitsignal (Ausgangssignal) mit der Auto korrelationsfunktion in seine regelmäßige (determinierte) und seine unregelmäßige (stochastische) Signalkomponente zerlegt wird,
- - der regelmäßige Anteil in Schritten durch ein digitales Filter hoher Steilheit und phasenrichtigen Übertragungsverhaltens schmalbandgefiltert wird,
- - die schmalbandgefilterten Anteile jeweils einer Amplituden-, Frequenz- und Phasendemodulation unterworfen werden,
- - das jeweils demodulierte Signal mit Hilfe der diskreten Fou riertransformation in seine sinusförmigen Einzelkomponenten zerlegt wird, um daraus die Signalparameter Amplitude, Frequenz und Phase zu bestimmen,
- - mit dem Ausgangssignal und der abgetrennten regelmäßigen Sig nalkomponente durch die additive Überlagerung die unregelmäßige Signalkomponente rekonstruiert wird und dann mit den Funktionen der Häufigkeitsanalyse (Wahrscheinlichkeitsanalyse) weiter untersucht wird bzw. den Verfahrensschritten der Zerlegung des regelmäßigen Anreils unterworfen wird.
Priority Applications (1)
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DE19924219372 DE4219372C2 (de) | 1992-06-15 | 1992-06-15 | Verfahren zur Analyse eines Zeitsignals |
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DE (1) | DE4219372C2 (de) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE4406723A1 (de) * | 1993-02-27 | 1994-09-01 | Boetius & Partner Informations | Verfahren zur Überwachung des Betriebszustands einer Maschine oder Anlage |
DE19517104A1 (de) * | 1995-05-10 | 1996-11-14 | Istec Gmbh | Verfahren zur Zustandsüberwachung dynamischer Rauschprozesse |
DE102008055647A1 (de) | 2008-10-30 | 2010-05-06 | Bittner, Helmar, Prof. Dr.-Ing. | Verfahren zur Parameterextraktion, der in Schwingungssignalen enthaltenen Sinuskomponenten |
FR2955389A1 (fr) * | 2010-01-21 | 2011-07-22 | Peugeot Citroen Automobiles Sa | Procede et dispositif de mesure d'une pseudo-sirene modulee, procede de construction d'un indicateur et vehicule equipe de ce dispositif |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SE418228B (sv) * | 1975-03-14 | 1981-05-11 | British Steel Corp | Elektronisk overvakningsanordning for analysering av mekaniska vibrationsmonster hos maskiner och andra objekt exempelvis lager |
GB2262992B (en) * | 1990-06-21 | 1995-07-05 | Reynolds Software Inc | Method and apparatus for wave analysis and event recognition |
DE4123983C2 (de) * | 1990-09-11 | 1997-09-18 | Head Acoustics Gmbh | Iteratives Verfahren zur hochauflösenden Spektralanalyse und Extrapolation von Signalen |
-
1992
- 1992-06-15 DE DE19924219372 patent/DE4219372C2/de not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE4406723A1 (de) * | 1993-02-27 | 1994-09-01 | Boetius & Partner Informations | Verfahren zur Überwachung des Betriebszustands einer Maschine oder Anlage |
DE4406723B4 (de) * | 1993-02-27 | 2005-02-03 | Dr. Boetius + Partner Informationssysteme Gmbh | Verfahren zur Überwachung des Betriebszustands einer Maschine oder Anlage |
DE19517104A1 (de) * | 1995-05-10 | 1996-11-14 | Istec Gmbh | Verfahren zur Zustandsüberwachung dynamischer Rauschprozesse |
DE102008055647A1 (de) | 2008-10-30 | 2010-05-06 | Bittner, Helmar, Prof. Dr.-Ing. | Verfahren zur Parameterextraktion, der in Schwingungssignalen enthaltenen Sinuskomponenten |
FR2955389A1 (fr) * | 2010-01-21 | 2011-07-22 | Peugeot Citroen Automobiles Sa | Procede et dispositif de mesure d'une pseudo-sirene modulee, procede de construction d'un indicateur et vehicule equipe de ce dispositif |
WO2011089365A3 (fr) * | 2010-01-21 | 2012-01-19 | Peugeot Citroën Automobiles SA | Procede et dispositif de mesure d'une pseudo-sirene modulee, procede de construction d'un indicateur et vehicule equipe de ce dispositif |
Also Published As
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DE4219372C2 (de) | 2002-09-26 |
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