Este documento discute os principais conceitos por trás do funcionamento de um analisador de vibrações, incluindo a relação entre tempo e frequência, amostragem e digitalização, e como a taxa de amostragem determina a gama de frequência que pode ser analisada.

1. Analisador de Vibrações – modo de funcionamento I
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1. Compreender a relação entre tempo e
frequência num analisador de vibrações
2. Amostragem e digitalização num analisador
de vibrações

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3. 1. Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações
2. Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
3. O que é o Aliasing num analisador de vibrações
4. A implementação do zoom num analisador de vibrações
5. A implementação de janelas na forma de onda (windows) num analisador de vibrações
6. As médias num analisador de vibrações
7. Largura de banda em tempo real nos analizadores de vibrações
8. Processamento em sobreposição (“overlap”)
9. Seguimento de ordens
10. Análise do envelope
11. Funções de dois canais
Conteúdo do curso

4. 1. Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações
2. Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
Conteúdo desta apresentação

5. Vibrações
Termografia
Ultrassons
Análise de
motores
elétricos
Tecnologias preditivas
Emissão
acústica
Medição de
tensão em
veios

6. Equilibragem
no local
Proteção
de
rolamentos
Tecnologias corretivas
Alinhamento
de veios
Calibração de
cadeias de
monitorização
de vibrações

7. Propriedades da análise de vibrações com FFT
• O Fast Fourier Transform (FFT) é um
algoritmo para transformar dados do
domínio de tempo para o domínio de
frequência.
• Isso significa que o algoritmo transforma
amostras digitalizadas do domínio de
tempo para amostras no domínio de
frequência, como se mostra na Figura

8. Os registos da forma de onda das vibrações – o bloco
• Um bloco de tempo é constituído
por N amostras igualmente
espaçadas, da forma de onda
analógica do sinal do sensor de
vibrações, que entra no analisador
de vibrações.

9. O FFT é calculado em blocos de amostras da forma de onda.
• Como se mostra na Figura 3, este registo de
tempo é transformado como um bloco
completo num bloco completo de linhas de
frequência.
• Todas as amostras do registo de tempo são
necessárias para calcular cada linha no
domínio de frequência.
• Isto está em contraste com o que se poderia
esperar, ou seja, que uma única amostra de
domínio de tempo se transforma em
exatamente uma linha de domínio de
frequência.
• Compreender esta propriedade de
processamento de blocos do FFT é crucial
para entender muitas das propriedades do
Analisador de Vibrações.

10. Obtém-se um novo bloco de amostras da forma de onda após a aquisição de
cada nova amostra de forma de onda
• Por exemplo, como o FFT transforma todo o bloco de
bloco de tempo como um todo, não pode haver
resultados válidos de domínio de frequência até que
um registo de tempo completo tenha sido adquirido.
• No entanto, uma vez concluída, a amostra mais
antiga pode ser descartada, todas as amostras
deslocadas no registo de tempo e uma nova amostra
adicionada ao final do bloco como se vê na Figura .
• Assim, uma vez que o bloco é inicialmente
preenchido, temos um novo bloco em cada vez que a
se adquire uma nova amostra no domínio do tempo
e, portanto, poder-se-ia ter novos resultados válidos
no domínio de frequência, cada vez que existe uma
nova amostra no domínio do tempo.

11. Quantas linhas existem no espetro de frequência?
• Referiu-se anteriormente que o bloco tem n
amostras igualmente espaçadas.
• Outra propriedade do FFT é que ele
transforma essas amostras no domínio de
tempo para n/2 linhas igualmente espaçadas
no domínio da frequência.
• Só se obtém metade das linhas, porque cada
linha de frequência realmente contém duas
peças de informação, amplitude e fase.
• O significado disto é mais facilmente visto se
olharmos para a relação entre o domínio de
tempo e frequência.

12. A fase de componentes do domínio da frequência é importante
• Até agora, tem-se implícito que a amplitude e
frequência das ondas sinusoidais contém todas
as informações necessárias para reconstruir a
entrada.
• Mas deve ser óbvio que a fase de cada uma
dessas ondas sinusoidais é importante também.
• Por exemplo, na Figura , mudamos a fase dos
componentes de onda sinusoidal de maior
frequência deste sinal.
• O resultado é uma distorção severa da forma de
onda original.

13. O que é o espaçamento das linhas do espetro de frequência?
• Agora que sabemos que temos linhas n/2 igualmente
espaçadas no domínio da frequência, qual é o seu
espaçamento?
• Podemos ver na Figura que, se o período do sinal de
entrada for maior do que o registo de tempo, não
temos como determinar o período (ou frequência,
que é o seu recíproco).
• Portanto, a linha de menor frequência do FFT ocorre
numa frequência igual à inversa da duração do bloco
de tempo.
a) Período de sinal de entrada
é igual a bloco de tempo.
Menor frequência
observável.
b) Período de sinal de entrada
mais longo do que o bloco de
tempo. A frequência do sinal de
entrada é desconhecida

14. Espaçamento em frequência de todas as linhas do espetro
• Estabelece-se agora, que o afastamento
entre estas duas linhas e qualquer outro
para de linhas consecutivas é o inverso da
duração do bloco de tempo.

15. Qual é a frequência máxima do espetro FFT?
• Agora pode-se determinar que a maior frequência que podemos medir é:
n – número de amostras do boco de tempo
Porque temos linhas n/2 espaçadas pelo recíproco do registo de tempo a partir de
zero Hertz .

16. A gama de frequência da analisadores de vibrações é determinada pela taxa
de amostragem do bloco de tempo
• Uma vez que gostaríamos de ajustar a gama de
frequência da medição, devemos variar o fmáximo.
• O número de amostras de tempo é fixado pela
implementação do algoritmo FFT.
• Portanto, devemos variar o período do registo de
tempo para variar fmax.
• Para fazer isso, devemos variar a taxa de amostragem
para que sempre se tenha n amostras no período de
tempo variável do registo.
• Isto é ilustrado na Figura .
• Observe-se que, para cobrir frequências mais altas,
devemos amostrar mais rapidamente.

17. Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
• A entrada para o Analisador de Vibrações é uma tensão analógica contínua com origem no sensor
de vibrações.
• Lembre-se também que o FFT requer amostras digitalizadas da entrada de seus cálculos digitais.
• Portanto, precisamos adicionar um amostrador ao conversor analógico - digital (ADC) ao nosso
processador FFT para fazer um analisador de espectro.
• Pode-se ver este diagrama de blocos básico na Figura.

18. O Amostrador ADC não deve introduzir erros.

19. A gama dinâmica de um analisador de vibrações
• A gama dinâmica é outro aspecto da resolução.
• É uma medida da capacidade de analisar pequenos
sinais na presença de grandes, como mostra a figura.
• A gama dinâmica de um analisador de vibrações é
definida como a proporção entre os maiores e
menores sinais que podem ser analisados ao mesmo
tempo.
• A ampla gama dinâmica é importante para analisar
sinais de vibração de baixo nível na presença de
grandes componentes residuais de desequilíbrio.

20. Gama dinâmica e número de bits num analisador de vibrações – quanto
mais…melhor
• Na figura pode-se ver a relação entre número de bits do conversor analógico digital e a gama
dinâmica em dB
• Os analisadores modernos têm uma gama dinâmica na ordem dos 120 dB o que lhes permite
dispensar a função de ajuste de fim de escala (auto-range), por conseguirem medir toda a gama de
medida dos acelerómetros piezoelétricos mais comuns.

21. Gama dinâmica e número de bits do ADASH VA5

22. Sistemas protetivos e preditivos
Ex
Meggitt Vibro-Meter®
Transmissores de vibrações
Monitorização permanente de vibrações
Sistemas wireless
Análise da assinatura de motores elétricos pela técnica do MCM
Sistemas de monitorização permanente

23. • Vibrometros
• Analisadores de vibrações
• Coletores de dados
• Medidores de ultrassons
• Sensores de vibrações
Equipamentos portáteis

24. Pode ver um artigo sobre este tema neste link
www.DMC.com
Analisador de vibrações

25. PROGRAMA DE FORMAÇÃO 2020
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www.dmc.pt

26. OBRIGADO
Esperamos que esta apresentação
tenho sido interessante