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Preprocesamiento de una serie temporal discreta (Advanced Signal Processing Toolkit) El procesamiento previo le ayuda a hacer una serie temporal discreta adquirida más adecuada para un análisis posterior. Las herramientas de análisis de series de tiempo de LabVIEW proporcionan los VIs de procesamiento previo que le permiten suavizar una serie de tiempo, volver a muestrear una serie de tiempo o eliminar la tendencia de una serie de tiempo. Los VIs de preprocesamiento incluyen el VI Express de Preprocesamiento de Series temporales que puede utilizar para seleccionar un método apropiado para preprocesar una serie temporal de forma interactiva. Volver a muestrear una serie de tiempo Cuando adquiere una serie temporal discreta, para evitar el aliasing de frecuencia. La frecuencia de muestreo debe ser mayor que el doble de la componente de frecuencia más alta de la señal fuente. Si desea construir modelos para una serie de tiempo, normalmente especifica una velocidad de muestreo diez veces mayor que la componente de frecuencia más alta de la señal de origen al adquirir la serie temporal. Sin embargo, una tasa de muestreo mucho más alta aumenta sustancialmente la carga de cálculo. Si la frecuencia de muestreo es innecesariamente alta, puede volver a muestrear la serie temporal adquirida y generar una nueva serie temporal con una frecuencia de muestreo menor. A veces las series temporales bajo análisis están desigualmente muestreadas. Para utilizar los métodos de análisis de series de tiempo, es necesario volver a muestrear la serie de tiempo a intervalos de tiempo iguales para generar una serie de tiempo igualmente muestreada. Utilice el TSA Resampling VI para volver a muestrear una serie de tiempo. Evitar el Aliasing de Frecuencia Antes de volver a muestrear, el ancho de banda de frecuencia de la señal de fuente debe ser menor que la frecuencia de Nyquist a la nueva frecuencia de muestreo para evitar aliasing. Si la serie de tiempo contiene componentes de frecuencia cuyas bandas de frecuencia son mayores que la nueva frecuencia de Nyquist, puede utilizar un filtro de paso bajo para atenuar los componentes de frecuencia que son mayores que la nueva frecuencia de Nyquist. La siguiente figura muestra una serie de tiempo que contiene una componente de frecuencia de 100 a 200 Hz y otra componente de frecuencia de 300 a 400 Hz. La frecuencia de muestreo de la serie temporal es de 1000 Hz. Si la banda de frecuencia de interés es de 0 a 250 Hz, puede reducir la frecuencia de muestreo a 500 Hz. Cuando vuelva a muestrear la serie de tiempo utilizando la nueva frecuencia de muestreo, el aliasing de frecuencia ocurre si no atenúa el componente de frecuencia de 300 a 400 Hz porque este componente de frecuencia está por encima de 250 Hz, la nueva frecuencia de Nyquist. La siguiente figura muestra la serie de tiempo remuestreada que no fue filtrada correctamente antes del remuestreo y por lo tanto contiene aliasing de frecuencia. En el gráfico del espectro de potencia, puede ver que el aliasing de frecuencia distorsiona el componente de frecuencia original de 100 Hz a 200 Hz. Para evitar el aliasing de frecuencia en la operación de remuestreo, primero debe atenuar o filtrar suficientemente el componente de frecuencia que está por encima de la nueva frecuencia de Nyquist. En este ejemplo, debe utilizar un filtro de paso bajo para atenuar el componente de frecuencia de 300 a 400 Hz en la serie de tiempo original. La siguiente figura muestra la serie temporal filtrada y el espectro de potencia. Observe que el filtro de paso bajo elimina el componente de frecuencia de 300 a 400 Hz de la serie de tiempo. Después de quitar el componente de frecuencia que está por encima de la nueva frecuencia de Nyquist, puede volver a muestrear la serie de tiempo con la nueva frecuencia de muestreo de 500 Hz sin aliasing de frecuencia. El siguiente gráfico de espectro de potencia muestra que la serie de tiempo resampled conserva las componentes de frecuencia de interés de 0 Hz a 250 Hz sin distorsión. Conversión de series de tiempo de muestra desiguales Los métodos de análisis de series temporales procesan sólo series de tiempo igualmente muestreadas. Para analizar una serie temporal con muestreo desigual, es necesario convertir las series de tiempo muestreadas de forma desigual en series de tiempo igualmente muestreadas utilizando el VI de Reamuestreo TSA. La siguiente figura muestra una serie temporal con muestreo desigual y las correspondientes series temporales igualmente muestreadas. Puede ver que los índices de tiempo se distribuyen por igual en el gráfico de la serie temporal resampleada. Refiérase a la Resample de la serie de series de tiempo muestreadas de forma desigual en el directorio labviewexamplesTime Series AnalysisTSAGettingStarted para ver un ejemplo que muestra cómo convertir una serie de muestras desiguales en una serie de tiempo igualmente muestreada con el VI de remuestreo TSA. Suavizar una serie de tiempo Utilizando las herramientas de análisis de series de tiempo, puede suavizar una serie de tiempo con el método del promedio móvil o el método del promedio exponencial. El método de media móvil estima el valor promedio local basado en los valores adyacentes con un filtro de respuesta de impulso finito (FIR). Puede utilizar este método para eliminar la perturbación de ruido de una serie de tiempo. Utilice el TSA Moving Average VI para realizar una media móvil. Este VI proporciona dos filtros de media móvil típicosSpencer y Henderson. También puede personalizar los coeficientes de los filtros de media móvil. El TSA Moving Average VI compensa el desplazamiento de fase de las series temporales suavizadas, de manera que no existe demora de fase entre la serie temporal original y la serie suavizada. El promedio exponencial es otro enfoque común para producir una serie temporal lisa, que le ayuda a eliminar las variaciones que contiene la serie de tiempo original. El promedio exponencial también puede eliminar la estacionalidad, que es el contenido espectral periódico de baja frecuencia en una serie cronológica. Utilice el VI Exponencial Prom de TSA para realizar operaciones de suavizado exponencial en una serie de tiempo. Puede seleccionar un esquema de suavizado adecuado de acuerdo con las características de la serie temporal. Este VI proporciona los siguientes esquemas de suavizado exponencial: Esquema de suavizado exponencial simplePara una serie de tiempo que no contiene una tendencia sistemática o estacionalidad. Doble esquema exponencial de suavizadoSe adapta a una serie cronológica que contiene una tendencia sistemática pero que no contiene estacionalidad. Esquema de suavizado exponencial tripleSe adapta a una serie de tiempo que contiene tanto una tendencia sistemática como la estacionalidad. La siguiente figura muestra los resultados del suavizado exponencial con diferentes esquemas. Esta cifra indica que el esquema triple sigue a las series temporales mucho más cerca que los esquemas simples y dobles porque las series temporales contienen una tendencia sistemática y la estacionalidad. Cuando se utiliza el esquema de suavizado exponencial triple, debe especificar el tipo de estación de la serie temporal analizada. La siguiente figura muestra dos series de tiempo con diferentes tipos de estacionalidad aditiva y multiplicativa. En la figura anterior, el gráfico de Temporalidad Aditiva muestra una serie de tiempo que tiene un cambio de amplitud constante en la estacionalidad. Utilizando el VI Exponencial de TSA, puede analizar este tipo de series de tiempo especificando Aditivo en el tipo de temporada. El gráfico de estacionalidad multiplicativa muestra una serie de tiempo que tiene una estacionalidad con la amplitud aumentando con el tiempo. Puede analizar este tipo de series de tiempo especificando Multiplicativo en el tipo de temporada. Detención de una serie de tiempo Una serie de tiempo normalmente contiene componentes de desplazamiento de amplitud constante o tendencias de baja frecuencia. Las componentes de desplazamiento constante y las tendencias de baja frecuencia no afectan a las características dinámicas del sistema que se analiza, y las amplitudes de estas tendencias a veces son grandes y corrompen los resultados del modelado de series temporales. Por lo tanto, es necesario eliminar los componentes de desplazamiento constante o las tendencias de baja frecuencia antes de realizar un análisis posterior. Si una serie de tiempo no contiene tendencias a largo plazo (baja frecuencia) sino sólo componentes de desplazamiento constante, puede desviar esta serie de tiempo restando el valor medio. Si una serie de tiempo contiene tendencias a largo plazo y componentes de desplazamiento constante, utilice el TSA Detrend VI para obtener una serie temporal detrendida. Este VI calcula la tendencia de una serie de tiempo con los métodos de ajuste de curva. Comerciantes de Forex de Nigeria Cuenta de la práctica de las opciones binarias en cuando fordx. 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Alexander Makarovna Ermakova Realmente retardo Vaaa lo que está sucediendo andLaser medición basada en la monitorización de la desalineación del eje Anthony Simm a, Qing Wang a. . , Songling Huang b, Wei Zhao ba Escuela de Ingeniería y Ciencias de la Computación, Universidad de Durham, Reino Unido b Laboratorio de Estado de Tecnología de Sistemas de Energía, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Tsinghua, Beijing, China Recibido el 8 de enero de 2016, revisado el 14 de febrero de 2016, aceptado 19 de febrero de 2016, Disponible en línea 5 de marzo de 2016Highlights Se propone un método de monitoreo en tiempo real sin contacto de la alineación de ejes rotativos. El método de medición basado en láser investiga el desplazamiento en lugar de la vibración. Tanto el desplazamiento como la desalineación del eje angular se detectaron y compararon. La factibilidad de la técnica se demuestra para mediciones de mayor precisión. Resumen Este artículo presenta un método para la monitorización en línea en tiempo real de la desalineación del eje, que es un problema común en la maquinaria rotativa, como el tren de impulsión de las turbinas eólicas. Un método de medición basado en láser sin contacto se utiliza para monitorear los cambios de posición de un eje giratorio en tiempo real mientras está en operación. Los resultados se utilizan entonces para detectar la presencia de desalineación del eje. Un equipo de prueba experimental está diseñado para medir la desalineación del eje y los resultados del trabajo muestran que la técnica puede ser utilizada para el monitoreo tanto del desalineamiento del eje desplazado como angular, que tendrá aplicaciones en el monitoreo y mantenimiento de diversos tipos de maquinaria rotativa . Palabras clave Supervisión de la condición Desalineación del eje Medición de la distancia del láser 1. Introducción Cuando se realiza el mantenimiento en la maquinaria, son comunes las siguientes técnicas: (1) correr a un fallo donde un equipo debe fallar antes de realizar cualquier mantenimiento (2) mantenimiento preventivo Donde el mantenimiento se basa en la duración del período de funcionamiento, utilizando criterios tales como la medición del tiempo medio de fallo (MTTF) para la máquina (3) mantenimiento predictivo donde se controla el estado de funcionamiento de la máquina para identificar la necesidad de reparaciones a través de datos Análisis y diagnóstico 1. Las estrategias de mantenimiento predictivo han llevado a la necesidad de monitoreo de la condición de maquinaria. La supervisión de la condición puede definirse como la supervisión de los parámetros físicos asociados con el funcionamiento de la máquina, tales como vibración, temperatura o presión, para determinar la condición de funcionamiento de la máquina. Mejoras en las estrategias de mantenimiento tienen beneficios económicos a través de una mejor producción y menos tiempo de inactividad, así como beneficios indirectos a través de la necesidad de menos piezas de repuesto 2. Ejemplos de investigaciones previas sobre el monitoreo de condiciones para máquinas giratorias usan sensores de vibración para monitorear rodamientos Y el desalineamiento del eje 3. diagnóstico de fallos utilizando el método de descomposición del modo empírico 4 y medidas de ruido acústico para predecir la vida útil restante de una máquina 5. Una aplicación típica de la vigilancia de condiciones para máquinas giratorias está en las turbinas eólicas 6. específicamente en turbinas eólicas marinas, debido a ubicaciones inaccesibles 7. que pueden ser costosas o de difícil acceso, con condiciones operativas variables. El tren propulsor de la turbina eólica consta normalmente de un eje de baja velocidad (en el lado del rotor), una caja de cambios y un eje de alta velocidad (en el lado del generador), así como cojinetes de soporte, uno o más acoplamientos El eje y la caja de cambios) y un freno mecánico 8. Un estudio 9 mostró que 25 de los gastos operativos de un parque eólico marino son para actividades de operación y mantenimiento, de manera que cualquier mejora en el monitoreo, El costo de la energía. 2. Desalineación del eje Un eje es una parte esencial de la máquina rotatoria que se utiliza para transmitir potencia y movimiento. Un problema común (estimado para causar más de 70 de problemas de vibración 10) en maquinaria rotativa es la desalineación del eje. La desalineación del eje ocurre cuando las líneas de rotación central de dos (o más) ejes de maquinaria no están alineadas entre sí 11. Esto aumenta las fuerzas axiales y radiales en los cojinetes, juntas y acoplamientos, aumentando la cantidad de desgaste en estos componentes, Un aumento de la vibración en la máquina y los cojinetes, también aumenta la flexión del eje, aumentando el riesgo de fallo del eje y reduciendo la cantidad de potencia transmitida a través del eje 12. Incluso si inicialmente, o después del ajuste, el eje está alineado, durante La operación de varios factores tales como el crecimiento térmico, la presión de la tubería y los movimientos de la fundación alterará la alineación [13]. Los trabajos previos sobre el monitoreo del desalineamiento de eje se han centrado principalmente en la observación de la respuesta de vibración. Arebi et al. 14 desarrolló un sistema de monitoreo de desalineación en línea usando un acelerómetro inalámbrico montado directamente en el eje, para medir la aceleración debida a la vibración. El trabajo en la dinámica del rotor muestra que la desalineación del eje causada por el desequilibrio del rotor conduce a vibraciones sincrónicas (frecuencia de vibración al doble de la velocidad del eje) 15. Dewell y Mitchell demostraron que la respuesta a un acoplamiento desalineado contenía frecuencias de vibración de dos veces y cuatro veces la Velocidad de rotación 16. Xu y Marangoni también mostraron frecuencias de vibración a múltiplos de la velocidad de rotación 17 xA0andxA018. Patel y Darpe 10 describen un inconveniente en el uso de monitoreo de vibraciones para monitorear la alineación del eje, ya que el daño del eje, la rigidez del eje y el tipo de acoplamiento utilizado también pueden afectar la respuesta de vibración. La desalineación del eje podría causar vibración en ambas máquinas conectadas, si es sólo en una sola máquina, esto podría indicar otros problemas tales como una caja agrietada 19. Además de usar mediciones de vibración, se ha aplicado un análisis de la corriente del motor al desalineamiento del eje Seguimiento, Chaudhury y Gupta 20 y Verma et al. 21 utilizó las características espectrales de la corriente del estator para identificar la desalineación del eje, Thomson y Fenger utilizaron el análisis de la firma de la corriente del motor para identificar fallas tales como desalineación 22. Al igual que el trabajo sobre las mediciones de vibración, Bossio et al. Mostró que la desalineación angular tiene un efecto sobre la corriente a frecuencias de dos veces la frecuencia de rotación [23]. Además de medir directamente la respuesta del motor (corriente) o eje (vibración), se han utilizado métodos indirectos para identificar la desalineación del eje. Rameshkumar et al. Investigó el efecto de la desalineación en ldquocoast down timerdquo (tiempo transcurrido entre el corte de la alimentación y la máquina deteniendo la rotación). Ellos encontraron que a medida que aumentaba la desalineación del eje, el tiempo de descenso de la costa disminuyó, debido a la mayor pérdida de potencia causada por la desalineación del eje y al par incrementado en los cojinetes 24. También se han utilizado medidores de deformación para medir la presencia de desalineación en los rotores de turbina 25 y Para medir la mayor carga de engranajes causada por el desalineamiento del eje 26. Fulzele et al. Se utilizó un sensor óptico para medir la vibración del eje mediante la medición de la fluctuación de la luz reflejada desde el eje 27. Diversos métodos se han desarrollado para modelar o predecir el desalineamiento del eje Sekhar y Prabhu utilizan el método del Método de Elementos Finitos (FEM) para investigar el efecto de desalineación del acoplamiento en La respuesta de vibración de un sistema portador de rotor 28. Cho y Jeong 29 y Fang et al. 12 utilizaron la regresión de componentes principales (PCR) y los mínimos cuadrados parciales (PLS) para predecir la desalineación paralela y angular del eje. Yang y Tavner utilizó la descomposición del modo empírico para reconstruir las mediciones de la órbita del eje para identificar la desalineación del eje 30.