本文介紹如何使用LTspice?分析基于狀態的監測系統中振動數據的頻率成分，以便對工業機械中的電機故障進行預警。本文介紹了如何從Microsoft Excel電子表格中獲取X，Y和Z平面數據，并將其轉換為LTspice可以應用傅里葉變換以生成振動數據的諧波含量圖的格式。

介紹

數字技術的進步絲毫沒有放緩的跡象，滲透到我們生活的方方面面。賦予機器智能遠非奧威爾式的反烏托邦;相反，它可以提高工廠自動化的效率，因為自動反饋回路可以減少直接維護時間。

工業4.0描述了將大數據的優勢帶入工廠車間的概念。裝有傳感器的機器可以監控自己的性能并相互通信，使它們能夠分擔整體工作量，同時向后臺提供重要的診斷信息，無論是在同一棟大樓還是在另一個大陸。

對ADI公司產品的快速調查顯示，ADI公司致力于為工業物聯網（IIOT）提供解決方案，即提供從傳感器到云的可靠、高性能信號鏈組件。

工業自動化的一個領域是基于狀態的監控（CbM），即仔細校準機器的標稱運行特性，然后用本地傳感器密切監控機器本身。偏離標稱信號的條件表明機器需要維護。因此，配備狀態監控系統的機器可以在實際需要時進行維修，而不是作為相對任意的維修計劃的一部分。

確定電機健康狀況的最佳方法是檢查其振動特征。ADI公司的MEMS技術能夠持續監測電機的振動特征，在將其特征與已知的無故障電機進行比較時，可以揭示電機的健康狀況。事實上，每個電機故障都有其獨特的諧波特征。通過查看振動模式的諧波含量，可以檢測到軸承、內圈和外圈甚至變速箱齒中的故障。

分析LTspice中的振動數據

為了在LTspice中產生傅里葉分析數據，將三個ADXL1002加速度計連接到電機，如圖1所示，分別測量左右、垂直和前后方向的振動——X、Y和Z。

圖1.通道 X、Y 和 Z 分別測量了左右、垂直和前后方向的振動。

振動數據已下載并保存在Microsoft Excel電子表格中。數據以 500 kSPS 采樣，因此一秒鐘的振動數據會產生三列 Microsoft Excel 數據，每列 500，000 行長。X、Y 和 Z 數據的示例如圖 2 所示。

圖2.X、Y 和 Z 數據的提取。

現在可以檢查這些數據的諧波含量，以確定電機的健康狀況。傅里葉分析是從波形中提取分量頻率成分的數學過程。純正弦波的頻譜內容僅包含一個頻率，稱為基波。如果正弦波失真，則會出現除基波之外的其他頻率。通過分析電機振動模式的頻率成分，可以確定其健康狀況的準確診斷。

能夠進行傅里葉分析的硬件和軟件可能很昂貴，因此我們在這里展示了一種對MEMS數據執行傅里葉分析的方法，該方法基本上是免費的。

LTspice是一款功能強大且免費的電路仿真器，能夠使用傅里葉分析繪制任何波形的頻率成分，包括從基于狀態的監控系統中的MEMS傳感器獲得的振動數據。

當數據采用圖3所示格式時，LTspice可以生成傅里葉分析圖，其中每個振動數據點與其相應的時間戳配對。

圖3.時間和電壓實例的格式。

使用Microsoft Excel將數據調整為這種格式相對容易。這是執行此操作的過程。

首先，將圖 2 中的數據列分成 Excel 文件中的三個工作表，分別名為 X、Y 和 Z，如圖 4 所示。

圖4.創建了三個工作表，并將 X、Y 和 Z 數據復制到各自的工作表中。

在數據左側插入一列 - 此列表示每個數據值的時間戳。

由于在一秒的時間跨度內采集了 500，000 個數據樣本，因此每個數據點相隔 2 μs。因此，在新列的第一個單元格中，輸入

2E-6

表示 2 μs 的第一個時間戳。

填寫時間戳列其余部分的最簡單方法是使用“系列”命令。在 Microsoft Excel 的“搜索”框中，鍵入“Series”以顯示圖 5 中所示的菜單選項。

從這里，選擇填充系列或圖案，然后選擇系列...從下拉菜單中。

圖5.如何在Microsoft Excel中填充許多單元格。

此時將顯示如圖 6 所示的對話框，其中選擇了“列”和“線性”單選按鈕。輸入步長值 2E-6，停止值 1。

圖6.使用線性擴展的數據集填充單元格。

單擊“確定”填充左列數據時間戳，從 2 μs 遞增到 1 秒。通過填寫前幾個值，然后將光標拖動到數據范圍末尾的底部單元格，可以實現相同的效果，但對于 500，000 行數據，這將是一個很長的拖拽。

數據現在采用可由LTspice處理的格式，如圖7所示。

圖7.顯示時間戳和相應數據示例的列。

如果數據集很大且采樣間隔較短，則 Microsoft Excel 可能會將時間戳舍入到不適當的小數位數。如果是這種情況，請突出顯示第一列，然后選擇“設置單元格格式>格式”，如圖 8 所示。

圖8.重新設置單元格格式以刪除任何舍入錯誤。

選擇適當的小數位數，如圖 9 所示。

圖9.將時間戳分辨率增加到小數點后五位。

填充時間戳列并展開有效數字后，將每個工作表的兩列復制到其自己的記事本或其他文本編輯器文件中，如圖 10 所示。

圖 10.包含時間和振動數據的文本文件。

您應該有三個文本文件，其中包含基于狀態的監控系統中軸 X、Y 和 Z 軸的振動數據。

這些數據現在可以直接讀取到LTspice中。

在LTspice中構建原理圖，如圖11所示。在此設計中，有六個電壓源對應于X、Y和Z軸的故障和無故障數據。這樣就可以對新電機的振動數據進行傅里葉分析，以便將其與可疑故障電機數據的傅里葉分析進行比較。這種方法的一大優點是，可以將新（無故障）電機的頻率圖疊加在可疑故障電機的頻率圖上，因此可以看到性能差異。

圖 11.LTspice原理圖顯示了故障和非故障振動數據的電壓輸出。

LTspice 命令

.options plotwinsize=0 numdgt=15

刪除LTspice中的默認壓縮，有時會產生更清晰的結果。如果省略此行，模擬將運行得更快，但可能會產生不太準確的結果。

原理圖完成后，右鍵單擊每個電壓源，選擇“高級”按鈕，選擇“PWL File”單選按鈕，然后輸入包含振動數據的相應文本文件的文件名，如圖12所示。這將創建一個分段線性電壓源，由一系列電壓及其相應的時間實例組成。如果這些文本文件與LTspice文件存儲在同一目錄中，您的生活將更輕松。

圖 12.根據振動數據創建分段線性電壓源。

然后，應使用以下命令將瞬態分析配置為在原始振動測試期間運行

.tran 1

運行模擬。仿真可能需要一些時間才能完成，具體取決于數據點和瞬態分析的長度。

故障和非故障電機的仿真結果如圖13所示。該實驗是在以 587.3 rpm 轉速旋轉的電機上進行的，該電機的軸承故障，外圈未對準，負載為 12 磅。這些圖還顯示了以相同速度旋轉的無故障電機的振動模式。很明顯，與無故障電機相比，故障電機的振動特征幅度明顯更高。

圖 13.故障和無故障電機的振動數據的時域結果。

突出顯示“波形”窗口后，從菜單欄中選擇“查看> FFT”。這將根據瞬態數據計算FFT。

查看圖 2 中的數據，這些數字顯示了大約 35，000 的大偏移量的微小變化。在LTspice中仿真時，這相當于35，000 V的直流失調電壓，在此失調之上有一個交流波形。

在傅里葉圖中，該失調電壓表現為直流時的較大雜散，因此當LTspice自動縮放Y軸時，目標諧波縮放得太小。右鍵單擊 X 軸以指定高于直流的頻率范圍，因此忽略直流失調電壓——5 Hz 至 1 kHz 的范圍就足夠了。

右鍵單擊 Y 軸并選擇 Linear 單選按鈕以查看諧波，如圖 14 所示。

圖 14.去除直流雜散的傅里葉圖，并以線性刻度顯示。

在繪圖區域內單擊鼠標右鍵可以添加額外的繪圖窗格，從而可以將振動的頻譜內容分成 X、Y 和 Z 圖，如圖 15 所示。

圖 15.X、Y 和 Z 振動圖被分離出來。

可以清楚地看到電機的 10 Hz 旋轉頻率，以及 60 Hz、142 Hz 和 172 Hz 時的顯著諧波。分析電機內部的哪個組件引起了這些諧波超出了本文的范圍，但毫無疑問，由于電機磨損，振動模式發生了變化。

結論

ADI公司的MEMS加速度計系列提供關鍵數據，以便及早檢測電機故障，但這只是解決方案的一半。必須使用傅里葉分析仔細研究數據。不幸的是，能夠執行傅里葉分析的設備或軟件通常很昂貴。LTspice提供了一種免費途徑來準確分析CbM數據，從而能夠及早發現和診斷機器故障。

審核編輯：郭婷