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振動噪音產學技術聯盟

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【基太克】2020 全方位設備智能監診與無憂生產研討會;11/6(五)蓮潭國際會館4F 401 會議室

後疫情時代即將來臨,過去的維修保養理念與方法,也深受影響。各國競相推動智

慧工廠,除了著重生產製程與品檢智能化之外,設備智能監診已成為不可或缺的拼圖,

尤其是機械設備健康狀態的監控與管理,才能有效地發揮生產製程與品檢的智能化投資

效益,也才可能降低設備異常對生產與產品品質的衝擊。

現代化的維護思潮深受AIoT 的影響,在AIoT 雲平台架構上要實現高效維護,充

分運用ICT 新技術收集設備動態輸入與響應相關資料,並與可復與標籤的靜態資料結

合,形成完整、正確、有價值的關聯性資料,是智能化不可或缺的基礎。因此,我們邀

集領域與ICT 專家,分享智能巡檢、監測與振動攝影分析、設備預兆診斷與健康管理

(PHM)等的技術發展與應用,讓您可以迅速規劃、佈建適合 貴公司現階段的設備監診

與健康管理系統架構,強化智慧工廠的投資效益。

邀請專業講師課程簡介:

(一) 融合多元監測以提升維護決策的有效性

主講:王智中 博士 / 睿捷國際公司總經理

1. 以維護決策為依歸的設備監測–並以設備失效案例說明

2. 建立基於設備運轉特性與失效模式的監診功能模組–往復式壓縮機的建模分析

3. 設備智能監診的規劃與部署–振動與聲音、振動與製程動態等融合監診

4. 滿足產線操作/維護者需求的無憂監診–快、準、簡、安

(快:建置快速,準:警報準確,簡:易讀易懂,安:資安第一、可靠耐用)

5. 提升維護決策有效性的關鍵監測力

(二) 機械設備預兆診斷技術與應用案例

主講:王俊傑 經理 / 工業技術研究院

1. 預兆診斷技術簡介 2. 人工智慧技術簡介

3. 預兆診斷應用案例 4. 預兆診斷雲端平台技術與案例

(三) 石油化工廠智能化應用經驗分享

主講:陳仕毅 處長 / 安博科技產品規劃處

1. 傳輸無線化 2. 資訊可視化

3. 聯網安全化 4. 整合案例分享

(四) 設備監診案例分享與交流

主講:林俊成課長、陳諺賢工程師、陳雲飛工程師、柯啟智工程師 / 基太克應用

技術部

1. 滾動軸承初期損傷的檢測與應用 2. 手持式振動與溫度量測設備

3. 振動攝影量測案例與監診配置方式 4. 案例分享

開課日期:2020 年11 月6 日 星期五 (09 : 30 ~ 16 : 30)

開課地點:高雄市左營區崇德路801 號(蓮潭國際會館4F 401 會議室)

費 用免費

報名時間即日起至2020/10/30 12:00 前 (額滿為止)。

注意事項

1.為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義。

2.因應防疫‚於會場外無法保持1.5 公尺時,請自備並配戴口罩,會場內請全程配戴口

罩。

聯絡資訊: 06-3110188 王慧萍Kelly  E-mail:kelly@g-tech-inst.com

報名方式

※ 請填妥報名表後傳真到本公司或以電話、email 報名

※ 報名電話:06-3110188 傳真:06-3120292 E-MAIL:kelly@g-tech-inst.com

※ 報名連結:https://reurl.cc/k0884x




《振動噪音科普專欄》FFT系列:甚麼是洩漏(leakage)?窗函數(window)如何改善洩漏(leakage)?


 這個單元的主題:FFT系列:甚麼是「洩漏(leakage)?「窗函數(window)如何改善「洩漏(leakage)其中,FFTfast Fourier transform快速傅立業轉換」是進行「頻譜分析(spectral analysis)的數學方法,讀者可參閱#27:【甚麼是頻譜分析?】。

 

甚麼是「洩漏」?甚麼是「窗函數」?又為什麼「窗函數」可以改善「洩漏」呢?

 

首先,觀察左上方圖示,從無「洩漏(without leakage)的餘弦波信號之FFT看起,其中,𝒙1(𝒕)=𝑿1𝐜𝐨𝐬(𝟐𝝅𝒇1 𝒕)𝑿1 = 1𝒇1 = 100 Hz。採用的「FFT分析參數」,令 Fmax = fnyq= 500 HzLOR = Nf = 250 lines。可以得到其他5個「FFT分析參數」:

 

1.      取樣頻率(sampling frequency)fs = fnyq*2 = 500*2 = 1000 Hz

2.      總取樣點數(number of samples)Nt = Nf*2 = 250*2 = 500 samples

3.      時間間距(time interval)Δt = 1/fs = 1/1000 = 0.001 sec

4.      頻率解析度(frequency resolution)Δf = fnyq / Nf = 500/250 = 2 Hz

5.      時間長度(time frame)T = 1/Δf = Nf/ fnyq = 250/500 = 0.5 sec

 

以此「FFT分析參數」的設定,對 𝒙1(𝒕) 信號進行FFT快速傅立業轉換」,可以得到「傅立業頻譜𝑿(𝒇),如預期在頻率 𝒇 = 100 Hz = 𝒇1,有振幅值 𝑿 = 1= 𝑿1,這是一個沒有「洩漏」的信號,所以可得到正確的「傅立業頻譜」。

 

為什麼會沒有「洩漏」呢?因為,  = 100/2=50,剛好整除,沒有「餘數」,所以沒有「洩漏」,主要是所取樣的時間波形,可以取得「完整的週期」,能夠正確的解析出 𝒙1(𝒕) 信號的頻率及其振幅值。

 

接著,觀察右方圖示,是有「洩漏(with leakage)的餘弦波信號之FFT,其中,𝒙1(𝒕)=𝑿1𝐜𝐨𝐬(𝟐𝝅𝒇1 𝒕)𝑿1 = 1𝒇1 = 101 Hz。採用相同的「FFT分析參數」進行FFT分析,可以看到所得到「傅立業頻譜𝑿(𝒇),在頻率 𝒇 = 100 Hz,其振幅值 𝑿 = 0.6339,在頻率 𝒇 = 102 Hz,其振幅值 𝑿 = 0.6393,顯然與實際 𝒙1(𝒕) 信號的頻率𝒇1 = 101 Hz,是不相同的。這就是有「洩漏」的現象。

 

那麼,為什麼會有「洩漏」呢?因為,  = 101/2=50.5,不能整除,有「餘數」,所以有「洩漏」,主要是所取樣的時間波形,不能取得「完整的週期」,所以,不能夠正確的解析出 𝒙1(𝒕) 信號的頻率。

 

需注意,在此圖的「窗函數」選項是Box,也可稱為Uniform、或Rectangular,中文稱為「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。當餘弦波信號不能對「頻率解析度  整除,所得到的「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 就「洩漏」到鄰近的頻率,在此圖例,分別是𝒇 = 100 Hz𝒇 = 102 Hz,而且其振幅值也都低於𝑿1 = 1,所以此現象就稱為

洩漏(leakage)

 

實務上,此「洩漏」現象可以避免嗎?答案是:不可以避免!就算我們能將「頻率解析度  設定的非常小,但是,實際上餘弦波信號的頻率,仍然可能是無法整除,所以「洩漏」是無法避免的現象。

 

如果,無法避免有「洩漏」的現象,那麼在觀察「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 就會誤判餘弦波的正確頻率以及其振幅值,那麼就沒能達到FFT頻譜分析」的目的,因此,需要有改善「洩漏」現象的方法,就是適當的選用「窗函數」,讀者可參考先前單元:#106典型的Window視窗加權函數有哪些?

 

以下舉兩個常採用的「窗函數」,對有「洩漏」現象的信號,進行對應的FFT頻譜分析」,說明如下:

 

1.      漢寧窗函數(Hanning window):參閱左下方圖示,在時間波形,可觀察加入「漢寧窗函數」處理,使得時間區間的兩端,強迫歸零,所以可以減少「洩漏」現象。在「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 就可看到振幅值有提高,和Box窗函數」相比較,Hanning窗函數」可以改善解析的振幅值,同時,洩漏到實際頻率鄰近兩側的頻帶寬度,也大幅改善減小,頻帶寬度變得比較集中。

2.      平頂窗函數(flat top window):參閱右下方圖示,在時間波形,可觀察加入「平頂窗函數」處理,使得時間區間的兩端,強迫歸零,所以也可以減少「洩漏」現象。但要注意,和Hanning窗函數」比較,flat top窗函數」的時間域加權效應略有不同。在「傅立業頻譜𝑿(𝒇) flat top窗函數」會有完全正確的振幅值,但是,對應實際頻率峰值的頻帶寬度會增大。

 

綜合一下本單元的討論:

 

1.   無「洩漏(without leakage)的餘弦波信號之FFT:當信號頻率能夠與「頻率解析度  整除,那麼在「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 就不會有「洩漏」現象。「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 會完全正確。

2.      有「洩漏(without leakage)的餘弦波信號之FFT:在實務上,因為實際的信號各種頻率都有可能,所以有「洩漏」是無可避免的現象。「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 會洩漏到實際頻率鄰近兩側的頻帶。

 

要解決「洩漏」的現象,就要選用適當的「窗函數(window function),也可稱為「加權函數(weighting function),本單元介紹了三種「窗函數」:

 

1.      Box窗函數」:也稱為Uniform、或Rectangular,中文稱為「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。對有「洩漏」的信號,在「傅立業頻譜𝑿(𝒇) 會洩漏到實際頻率鄰近兩側的頻帶,其頻帶寬度大,振幅值的解析會不正確。

2.      Hanning漢寧窗函數」:加入「漢寧窗函數」處理,原始信號在時間波形的取樣區間兩端,會強迫歸零,所以可以減少「洩漏」現象。在「傅立業頻譜𝑿(𝒇),洩漏到實際頻率鄰近兩側的頻帶寬度,可大幅減小改善,頻帶寬度變得比較集中,實際信號的振幅值有較正確的解析,對實際信號頻率之解析度比「平頂窗函數」較佳。「漢寧窗函數」適用在任意的隨機信號(random signal),因為,有不錯的「頻率解析」以及「振幅值解析」,可以合理地取得及瞭解信號的「頻率」與「振幅值」特徵。

3.      flat top平頂窗函數」:加入「平頂窗函數」處理,原始信號在時間波形的取樣區間兩端,也會強迫歸零,所以可以減少「洩漏」現象。在「傅立業頻譜𝑿(𝒇),洩漏到實際頻率鄰近兩側的頻帶寬度,會比「漢寧窗函數」的頻帶較寬、較大,不過,有良好的振幅值。「平頂窗函數」適用在單頻率的校正信號之頻譜分析,例如:加速度規校正及麥克風感測器校正,因為「振幅值解析」幾乎正確,雖然,「頻率解析」不好,但是對校正而言,「振幅值解析」的正確性至關重要。

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2020.10.05





《科普專欄》管線知識科普化-管線導波腐蝕快篩檢測技術

導波腐蝕快篩技術原理:安裝環狀壓電陣列換能器在管線一處產生扭矩模態超音波導波,導波可在長直管線上長距離傳遞,對於包覆管線、高架、區間與掛橋管線可進行大範圍檢查;對於穿牆界面腐蝕、出入土端腐蝕、管支撐腐蝕等難檢處,可有效快篩評估是否有輕度/中度/嚴重等腐蝕現象,作為管線風險管控之有效性檢測技術之ㄧ。

李秉鴻

2020.10.13



《振動噪音科普專欄》FFT系列:兩個簡諧波合成,FFT頻譜分析有甚麼現象?


 這個單元的主題:FFT系列:兩個「簡諧波」合成,FFT頻譜分析有甚麼現象?其中,FFTfast Fourier transform快速傅立業轉換」是進行「頻譜分析(spectral analysis)的數學方法,讀者可參閱#27:【甚麼是頻譜分析?】。

 

簡諧波」是指「單一頻率(single frequency)的「餘弦波」或「正弦波」,或是有不同的「相位角」,都可泛稱為「簡諧波(harmonic wave)

 

參閱1,探討「不同頻率的餘弦波」之合成效應,首先,以ISOC系統方塊圖」的理念,說明如下:

 

1.      Input 輸入𝒙(𝒕) 是一個信號的時間波形(time waveform)

2.      System 系統:就是所要發展的FFT快速傅立業轉換」的「頻譜分析」程式。

3.      Output 輸出𝑿(𝒇) 𝒙(𝒕) 的「傅立業頻譜(Fourier spectrum)

4.      Control variables控制變數:由先前單元#179:【FFT系列:FFT參數 Fmax LOR 對量測信號之影響?】,常用的「FFT分析參數」之設定有兩個:「有效頻率(effective frequency)fnyq = Fmax,以及「頻率解析條數(lines of resolution)Nf = LOR

 

在此,令Fmax = fnyq= 500 HzLOR = Nf = 500 lines。所以,「頻率解析度  = fnyq/ Nf = 1 Hz,「取樣時間長度T= 1⁄∆f = 1/1 = 1 sec。所以,FFT快速傅立業轉換」的「頻譜分析」程式,就是要將時間域的信號 𝒙(𝒕),進行FFT,取得 𝒙(𝒕) 的「傅立業頻譜」,𝑿(𝒇) 就是頻率域的信號。

 

1是兩個「不同頻率的餘弦波」的「頻譜分析」,其中,𝒙1(𝒕)=𝑿1𝐜𝐨𝐬(𝟐𝝅𝒇1 𝒕)𝑿1 = 1𝒇1 = 10 Hz𝒙2(𝒕)=𝑿2𝐜𝐨𝐬(𝟐𝝅𝒇2 𝒕)𝑿2 = 1𝒇2 = 50 Hz。兩個信號的「傅立業頻譜𝑿(𝒇),如預期分別在頻率 𝒇1 = 10 Hz,振幅 𝑿1 = 1,以及頻率 𝒇2 = 50 Hz,振幅 𝑿2 = 1

 

當這兩個「簡諧波」合成在一起,可以觀察1右邊圖示:

 

1.      時間波形𝒙(𝒕):係由兩個「簡諧波」的信號,疊加組合而成。

2.      傅立業頻譜𝑿(𝒇):也是分別有頻率 𝒇1 = 10 Hz,振幅 𝑿1 = 1,以及頻率 𝒇2 = 50 Hz,振幅 𝑿2 = 1的現象。也是兩個獨立的「簡諧波」之「傅立業頻譜𝑿(𝒇),合成效應。

 

2是兩個「頻率相同,不同相位角」的「簡諧波」之「頻譜分析」,在此要先帶入「相位角(phase angle)的概念。𝒙1(𝒕)=𝑿1𝐜𝐨𝐬(𝟐𝝅𝒇1 𝒕 +𝝓𝟏),其中,𝑿1 = 1𝒇1 = 10 Hz𝝓𝟏 = 0°,在此要注意在方程式中的相位角𝝓𝟏,要以徑度為單位,也就是rad

 

𝒙1(𝒕) 的「頻譜分析」,可觀察「傅立業頻譜𝑿(𝒇),分別由「振幅」圖及「相位角」圖,可以確認在頻率 𝒇1 = 10 Hz,振幅 𝑿1 = 1,相位角𝝓𝟏 = 0°

接著,觀察 𝒙2(𝒕)=𝑿2𝐜𝐨𝐬(𝟐𝝅𝒇2 𝒕 +𝝓2),其中,𝑿2 = 1𝒇2 = 10 Hz𝝓2 = -90°,其中,振幅及頻率都相同,𝑿1 = 𝑿2 =1𝒇1 = 𝒇2 = 10 Hz,只有相位角有差異,𝝓𝟏= 0°𝝓2 = -90°,相差90度。實際上,𝒙2(𝒕)是個「正弦波」,𝒙2(𝒕)=𝑿2𝐬in(𝟐𝝅𝒇2 𝒕)。也就是「正弦波」和「餘弦波」有90度相位角差。

 

最後觀察,𝒙1(𝒕) 𝒙2(𝒕) 組合的 𝒙(𝒕),其頻率仍然是 𝒇 = 10 Hz,振幅 𝑿 = 1.414,相位角𝝓= -45°。由此現象可知,兩個「頻率」相同,不同「相位角」的「簡諧波」相加,其合成信號的頻率,仍然相同。「振幅值」會因為有「相位角」差,而有相互抵銷的效應,合成的「振幅值」及「相位角」會不同於原始信號。

 

再參閱3也是兩個「頻率相同,不同相位角」的「簡諧波」之「頻譜分析」,兩種情形說明如下:

 

1.      兩個「簡諧波」之「相位角」差為:稱為「同相(in phase),當兩個信號合成時,其「振幅值」兩兩相加,「相位角」維持原角度。

2.      兩個「簡諧波」之「相位角」差為180°:稱為「反相(out of phase),當兩個信號合成時,完全相互抵銷,其「振幅值」兩兩相加為零。

 

綜合本單元的討論:

 

1.      1:探討兩個不同頻率「簡諧波」的合成。

2.      2:導入「簡諧波」的「相位角」概念,並探討有相同頻率的兩個「簡諧波」的合成效應。

3.      3:探討「同相(in phase)及「反相(out of phase)的相同頻率之兩個「簡諧波」的合成效應。

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2020.09.05

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1FFT系列:兩個簡諧波合成,FFT頻譜分析有甚麼現象?–不同頻率的餘弦波

2FFT系列:兩個簡諧波合成,FFT頻譜分析有甚麼現象?–頻率相同,不同相位角


3FFT系列:兩個簡諧波合成,FFT頻譜分析有甚麼現象?–頻率相同,不同相位角