24

sử dụng, như một phương pháp loại trừ, nhằm chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ
con lăn.
5. Xây dựng mô hình chẩn đoán thông minh, tự động phân loại
hư hỏng bằng cách phối hợp giữa phân tích Wavelet packet và mạng
nơron. Đây là một phương pháp mới và tiên tiến trên thế giới được đưa
ra nhằm mục đích phát huy sức mạnh của mạng internet, giúp cho các
nhà chuyên môn làm việc ở một vị trí cố định nhưng có thể kiểm soát
hoạt động và đưa ra các nhận định đánh giá cho hộp số ở nơi xa.
6. Tiến hành xây dựng quy trình chẩn đoán và chương trình tính
DSPT trên nền tảng Matlab với các thuật toán truyền thống và các thuật
toán mới được áp dụng, nhằm chẩn đoán dao động các chi tiết quay
trong hộp số bánh răng. Chương trình tính DSPT có thể áp dụng để
phát hiện hư hỏng đối với từng chi tiết khác nhau, cũng như nhiều chi
tiết cùng hỏng một lúc. Việc sử dụng chương trình tính DSPT giúp cho
các nhà chuyên môn nhanh chóng đưa ra những nhận định, đánh giá
chính xác về tình trạng hiện thời của thiết bị.
7. Luận án đã kết hợp với cơ sở sản xuất thực tế nhằm phối hợp
giữa nghiên cứu và thực tiễn. Tiến hành lắp đặt thiết bị đo và giám sát
tình trạng hoạt động của hộp số tại một nhà máy cán thép. Các kết quả
mới của luận án đã được áp dụng ngoài thực tế cho thấy việc áp dụng
chẩn đoán dao động có thể rút ngắn thời gian sửa chữa, chủ động trong
việc thay thế và tăng độ tin cậy của thiết bị.
Hướng phát triển của đề tài
- Tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện phương pháp pháp đã đề xuất
để chẩn đoán các chi tiết quay trong hộp số bánh răng, đặc biệt là chẩn
đoán các hộp số phức tạp nhiều cấp tốc độ làm việc trong điều kiện tốc
độ quay và tải trọng khác nhau. Nghiên cứu phương pháp chẩn đoán
cho các thiết bị công nghiệp khác như hộp số bánh răng hành tinh,
turbin gió và các động cơ điện…

phí cho thiết bị và nhân lực. Hơn nữa, độ chính xác của các kết quả
chẩn đoán có ảnh hưởng rất lớn đến các giải pháp xử lý sau đó. Một
kết luận sai về tình trạng hư hỏng có thể dẫn đến tổn hại về kinh tế. Do
thiếu những nghiên cứu chuyên sâu nên việc áp dụng chẩn đoán kỹ
thuật nói chung và chẩn đoán dao động nói riêng ở Việt Nam còn nhiều
hạn chế. Chính vì vậy, một đề tài nghiên cứu những giải pháp kỹ thuật
chẩn đoán dao động cho các hộp số bánh răng công nghiệp, và giảm
sự phụ thuộc vào chuyên gia nước ngoài trong lĩnh vực này là rất cần
thiết.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của đề tài nhằm đề xuất và áp dụng các phương
pháp, giải pháp nâng cao độ chính xác của chẩn đoán dao động cho
các cụm chi tiết quan trọng trong các hộp số bánh răng cơ khí bao gồm
trục, ổ đỡ và bộ truyền bánh răng.
2

Mục tiêu thứ hai là đề xuất một quy trình chẩn đoán kết hợp giữa
các phương pháp đã biết và các phương pháp mới nhằm (i) giảm các
chi phí cho chẩn đoán dao động (chỉ yêu cầu thiết bị đo tối thiểu), (ii)
áp dụng có hiệu quả trong chẩn đoán dao động của hộp số bánh răng
vận hành với tốc độ quay và tải trọng thay đổi thường xuyên, và (iii)
áp dụng có hiệu quả để phát hiện sớm hư hỏng của các hộp số bánh
răng có công suất lớn được sử dụng tại các nhà máy trong nước như
các nhà máy điện, nhà máy xi măng, các trạm nghiền công suất cao,
vv
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các hộp số quay phổ biến trong
công nghiệp, trong đó hộp số bánh răng trụ và các cụm chi tiết quay
quan trọng và phổ biến như bánh răng, ổ đỡ con lăn và trục là trọng
tâm nghiên cứu về cả lý thuyết và thực nghiệm. Nội dung nghiên cứu

răng, ổ lăn được xác định dựa vào phân tích dao động đo được tại phần
tĩnh của hộp số bánh răng. Mỗi chi tiết có một triệu chứng khác nhau
thể hiện thông qua các tín hiệu có vùng tần số khác nhau.
2. Xây dựng mô hình thí nghiệm cho hộp số bánh răng trụ 1 cấp
và 2 cấp trong các điều kiện vận hành khác nhau. Tiến hành đo đạc
bằng đầu đo gia tốc và đầu đo pha kết nối với máy đo dao động đa
kênh, nhằm kiểm soát đường truyền dao động ra vỏ hộp số. Các hư
hỏng được tạo ra có chủ ý trên bánh răng, ổ lăn, trục quay, nhằm mục
đích kiểm chứng hiệu quả các phương pháp chẩn đoán được áp dụng.
3. Sử dụng phương pháp phân tích thời gian – tần số trên cơ sở
phép biến đổi Wavelet nhằm đưa ra thông tín về tín hiệu đồng thời
trong cả hai miền thời gian và tần số. Cải tiến độ phân giải trong phân
bố thời gian – tần số của tín hiệu trên cơ sở phép biến đổi Wavelet
bằng các phép biến đổi mới như phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ
và phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng. Đặc biệt, phép biến
đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng có thể đưa ra thông tin các dải biên
xung quanh tần số ăn khớp của tín hiệu dao động đo tại hộp số bánh
răng vận hành với tốc độ quay biến đổi.
4. Đề xuất phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến
nhằm giảm thiểu nhiễu ngẫu nhiên và nhiễu do các nguồn dao động
khác, với mục đích chẩn đoán chính xác hư hỏng cục bộ và hư hỏng
phân bố gây ra bởi các chi tiết quay trong hộp số bánh răng. Kỹ thuật
trung bình hóa tín hiệu đồng bộ đã được cải tiến sao cho có thể áp dụng
cho hộp số nhiều cấp tốc độ mà chỉ cần duy nhất một đầu đo pha, do
đó tiết kiệm chi phí cho việc mua sắm thiết bị đo. Bên cạnh đó với
những hộp số có vỏ bọc che kín, không gắn được đầu đo pha, gây khó
khăn cho việc áp dụng kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cũng
đã được giải quyết bằng cách tách thông tin pha từ chính tín hiệu đo
gia tốc. Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến còn được
22

KẾT LUẬN
Trên cơ sở nghiên cứu những vấn đề hư hỏng hộp số bánh răng,
luận án đã đi sâu giải quyết bài toán chẩn đoán dao động các chi tiết
tiêu biểu trong hộp số như bánh răng và ổ lăn bằng phương pháp kết
hợp giữa các phép biến đổi thời gian – tần số với trung bình hóa tín
hiệu đồng bộ. Bên cạnh đó luận án đã áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ
thống chẩn đoán dao động nhằm mục đích chẩn đoán trực tuyến cho
3

tính) trên cơ sở các phương pháp chẩn đoán dao động truyền thống và
các phương pháp mới đề xuất.
- Phân tích, đánh giá và tổng kết các đặc trưng dao động chủ yếu
của các chi tiết quay phổ biến trong hộp số bánh răng (trục, khớp nối,
bánh răng, ổ đỡ). Từ đó tìm ra triệu chứng hư hỏng của các chi tiết này
trong hộp số vận hành với tốc độ quay ổn định và biến đổi
- Nghiên cứu thực nghiệm trên mô hình thí nghiệm tự chế tạo và
tại các hộp số công suất lớn trong nhà máy sản xuất để kiểm chứng các
kết quả lý thuyết. Bộ chương trình tính được sử dụng để phân tích và
xử lý số liệu thực nghiệm nhằm mục đích tìm ra triệu chứng hư hỏng
của các chi tiết quay trong hộp số bánh răng.
Đóng góp của luận án
Về lý thuyết:
- Trình bày một cách có hệ thống cơ sở toán học và thuật toán của
một số phép biến đổi thời gian - tần số tuyến tính, cụ thể là phép biến
đổi Fourier dạng cửa sổ, phép biến đổi Wavelet liên tục, phép biến đổi
Wavelet nén đồng bộ; xây dựng thuật toán và chương trình tính trên
MATLAB cho các phép biến đổi này.
- Áp dụng thành công Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy
rộng - một phương pháp mới được đề xuất năm 2010 bởi các nhà toán
học - nhằm cải thiện độ phân giải của các phân bố thời gian-tần số của

Chương 1. Tổng quan
Nội dung chương này trình bày tổng quan, tổng hợp và phân tích
tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về giám sát và chẩn đoán kỹ
thuật, sơ lược những công trình nghiên cứu và những kết quả chính đã
đạt được trên thế giới. Trên cơ sở những phân tích trên, nội dung của
luận án sẽ đề cập đến Chẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng
bằng phân tích thời gian - tần số các dao động cơ học với những
nội dung chính sau đây:
- Áp dụng các phép biến đổi thời gian-tần số mới được công bố để
phân tích tín hiệu dao động, điển hình là phép biến đổi wavelet nén
đồng bộ (WSST) mới được đề xuất bởi Daubechies [35], nhằm cải
thiện độ phân giải của các phân bố thời gian-tần số của tín hiệu và qua
đó làm tăng độ chính xác chẩn đoán cho hộp số.
- Đề xuất một giải pháp thực hiện phương pháp trung bình hóa tín
hiệu đồng bộ cho hộp số nhiều cấp, trong đó chỉ yêu cầu một đầu đo
pha duy nhất hoặc không cần đầu đo pha.
- Đề xuất một giải pháp chẩn đoán dao động phù hợp và có hiệu
quả cho các hộp số bánh răng trụ vận hành với tốc độ quay biến đổi.
- Đánh giá hiệu quả của TSA trong việc phát hiện các hư hỏng xảy
ra đồng thời trên các chi tiết khác nhau của hộp số.
- Nghiên cứu khả năng áp dụng Wavelet Nơron Networks trong
một hệ thống giám sát dao động thông minh cho hộp số bánh răng.
21

Tín hiệu ổ đỡ con lăn sau khi tách ra tiếp tục được đưa vào phân
tích Kurtogram để xác định vùng tần số có hệ số Kurtosis lớn nhất, sau
đó phân tích phổ đường bao của vùng tần số đó. Kết quả cho thấy phân
tích trong miền bậc (hình 5.55) cho thấy rõ các điều hòa bậc hư hỏng
hơn so với phân tích trong miền tần số. Điều này được giải thích do
tốc độ quay trục biến đổi do đó việc phân tích trong miền tần số trở


Hình 5.59: Kết quả huấn luyện mạng
phân loại hư hỏng
Hình 5.60: Kết quả kiểm tra mạng phân
loại hư hỏng
Hình 5.54. Phân tách các nguồn tín
hiệu bằng TSA

Hình 5.55. Phổ bậc đường bao tín
hiệu hỏng vòng trong

20

- Giai đoạn 4: Hộp số có hư hỏng tiến triển nhanh khó kiểm soát,
dao động mạnh đo được tại vỏ hộp số
5.6 Chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ con lăn
5.6.1 Chẩn đoán hư hỏng vòng ngoài
Để có thể tìm thấy tần số đặc trưng cho hư hỏng vòng ngoài, trước
hết cần biểu diễn tín hiệu trên đồ thị Kutorgram. Từ kết quả đồ thị
Kurtogram ta xác định được vùng tần số hệ số Kurtosis lớn nhất (hình
5.49a) từ 1500-2300Hz, đây là vùng có triệu chứng hư hỏng ổ lăn. Hình 5.49: Đồ thị Kutorgram và phân tích phổ đường bao trong vùng lựa chọn

- Xây dựng các thuật toán xử lý tín hiệu số và chương trình tính trên
phần mềm tính toán đa năng MATLAB cho các nội dung nghiên cứu
nêu trên.
Những vấn đề này sẽ được nghiên cứu và trình bày ở những
chương tiếp theo của luận án.
Chương 2: Phân tích các đặc trưng dao động của hộp số bánh
răng
Như đã đề cập tới trong phần trước, chẩn đoán dao động dựa trên
mối quan hệ giữa triệu chứng chẩn đoán và các dạng hư hỏng tương
ứng. Nói cách khác, ta cần xác định được dấu hiệu của hư hỏng biểu
thị qua các dao động cơ học. Do đó, việc xác định tình trạng kỹ thuật,
gồm thông số kỹ thuật, điều kiện vận hành và đặc biệt là các dạng hư
hỏng thường gặp của hộp số bánh răng cũng như các đặc trưng dao
động của nó là vấn đề đầu tiên phải giải quyết. Chương này tập trung
vào việc phân tích các đặc trưng dao động cơ bản của các phần tử thuộc
hộp số bánh răng và xác định các triệu chứng chẩn đoán trong miền
thời gian và miền tần số. Việc xác định các triệu chứng chẩn đoán mới
trong miền thời gian - tần số sẽ là chủ đề của chương tiếp theo.
2.1 Các phương pháp xử lý tín hiệu cơ bản trong phân tích dao động
Nhìn chung các phương pháp xử lý tín hiệu dao động được sử dụng
phổ biến vẫn là phân tích phổ tần số của tín hiệu. Ngoài ra còn có các
phương pháp xử lý tín hiệu dao động trong miền thời gian, trung bình
hóa tín hiệu trong miền thời gian.
2.5 Tổng kết các triệu chứng chẩn đoán cơ bản
Năm 2012, A. L. Bilošová [18] đã đưa ra các triệu trứng hư hỏng
cơ bản của các chi tiết máy dựa trên cơ sở phân tích phổ tần số. Ông
đã phân chia 3 vùng tần số cơ bản để chẩn đoán các chi tiết quay trong
hộp số như hình 2.57.
Từ những phân tích trên cho thấy vùng tần số xuất hiện triệu chứng
khác nhau:

Kết luận chương 2
Các chi tiết quay tiêu biểu trong hộp số bánh răng như bánh răng,
ổ đỡ con lăn, trục thường là những chi tiết có vai trò quan trọng. Để
19

Quan sát trên đồ thị PWM, ta còn thấy rõ vị trí vết nứt nằm ở răng
số 6 và dao động do nứt răng lan sang răng số 7 và số 8, được thể hiện
bằng vùng mầu có tập trung năng lượng cao
5.5 Giám sát tình trạng hoạt động hộp số công nghiệp
Thí nghiệm được tiến hành đo trong vòng 6 tháng không liên tục,
tại một xưởng cán thép của Hòa Phát, dây truyền cán thép gồm 18 hộp
số lắp ghép nối tiếp nhau, kích thước khoảng 1m x 1m x 1,2m. Sơ đồ
hộp số được thể hiện trên hình 5.38.
Hình 5.28: Phân bố thời gian – tần số sử dụng phép biến đổi GST trong hai trạng
thái răng
Để đánh giá chính xác bánh răng có hư hỏng nứt chân răng ta tiến
hành trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với một vòng quay trục. Kết quả
trung bình hóa thu được trên hình 5.29 tương ứng với hai trạng thái
bánh răng bình thường và bánh răng có hư hỏng nứt chân răng.
Hình 5.29: TSA trong trường hợp bánh răng bình thường (a) và có hư hỏng nứt (b)
Để định vị hư hỏng tín hiệu TSA được đưa vào phân tích thời
gian – tần số trên tọa độ cực bằng đồ thị PWM, kết quả được thể hiện
trên hình 5.30a, b.
3.1 Giới thiệu chung về phép biến đổi Wavelet
3.1.1 Mở đầu
Phép biến đổi Wavelet sử dụng kỹ thuật phân tích theo nhiều độ
phân giải, tức là mỗi tần số khác nhau sẽ được phân tích theo mỗi độ
phân giải khác nhau, trong khi đó WFT cho ra độ phân giải như nhau
ở mỗi tần số khác nhau.
3.2 Phép biến đổi Wavelet liên tục
3.2.3 Tính toán số và đánh giá định lượng phép biến đổi
Sơ đồ thuật toán để thực hiện CWT cho tín hiệu số như trên hình
3.7. Do biến s có giá trị rời rạc nên hàm
( , )
x
WT n s
cũng có các giá trị
rời rạc.

8 Hình 3.7: Sơ đồ thuật toán để xác định các hệ số Wavelet
Như vậy, nếu x(n) là một vectơ thì
( , )
x
WT n s

Để biểu diễn được trong tọa độ cực, tín hiệu cần được trung bình
hóa tín hiệu đồng bộ với một vòng quay. Tín hiệu sau khi trung bình
17

Để có thể đánh giá hư hỏng nứt chân răng tiến hành tách các dải
biên xung quanh tần số ăn khớp cho phân bố thời gian – tần số trên
hình 5.25b. Nếu xuất hiện các dải biên thì sẽ có hư hỏng nứt chân răng,
ngược lại không có các dải biên thì khi đó bánh răng còn hoạt động
tốt. Kết quả thể hiện trên hình 5.26 cho thấy có các dải biên cách đều
nhau xung quanh tần số ăn khớp, triệu chứng này phù hợp với hư hỏng
được tạo ra. Hình 5.26: Phân bố thời gian – tần số sử dụng GST với trường hợp bánh răng nứt
5.4.1.3 Hư hỏng trong điều kiện vận hành tốc độ và tải trọng biến đổi
Do tốc quay và tải trong biến đổi nên trên phổ tần số (hình 5.27c,
d) không thu được thông tin hữu ích. Trên phân bố thời gian - tần số
không còn quan sát được tần số dao động riêng của bánh răng như
trong trường hợp hộp số tăng tốc chạy không tải. Sử dụng phép biến
đổi GST tách các dải biên xung quanh tần số ăn khớp kết quả thu được:
Với trường hợp bánh răng bình thường (hình 5.28a), và trường hợp có
hư hỏng nứt chân răng (hình 5.28b). Quan sát phân bố thời gian – tần
số sau khi xử lý bằng phép biến đổi GST ta thấy với trường hợp bánh
răng bình thường không xuất hiện các dải phụ xung quanh tần số ăn

5.4.1.2 Hư hỏng trong quá trình tăng tốc chạy không tải
Tiếp tục sử dụng phép biến đổi WSST phân tích tín hiệu trong
miền thời gian – tần số với trường hợp bánh răng bình thường và bánh
răng nứt ngay trong quá trình tăng tốc, kết quả thu được phân bố thời
gian tần số như trên hình 5.25.
Phân bố thời gian – tần số của bánh răng có hư hỏng nứt chân
răng (hình 5.25b) có thể thấy rõ các tần số ăn khớp tăng tuyến tính theo
thời gian, tỷ lệ thuận với tần số quay của trục và có sự xuất hiện thành
phần tần số dao động riêng của hộp số là hằng số theo thời gian. Khi
tần số ăn khớp tăng dần trùng với tần số dao động riêng sẽ có hiện
tượng cộng hưởng. Đối với trường hợp bánh răng bình thường (hình
5.25a) không thấy có xuất hiện tần số dao động riêng của bánh răng.
Hình 5.25: Phân bố thời gian – tần số sử dụng WSST trong hai trạng thái răng
9

hóa được đưa vào phân tích CWT, kết quả thu được đồ thị biểu diễn
hệ số Wavelet trong tọa độ cực như ví dụ trên hình 3.9.
3.5 Phép biến đổi nén Wavelet (WSST)
3.5.1 Cơ sở toán học
Năm 2011, I. Daubechies và cộng sự [35] đề xuất một phép biến
đổi mới nhằm cải tiến phép biến đổi Wavelet, gọi là phép biến đổi

3.6 Phép biến đổi nén Wavelet suy rộng
3.6.1. Cơ sở toán học
Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng (Generalized wavelet
based synchrosqueezing transform – GST) là một phương pháp kết
hợp giữa phép biến đổi Fourier suy rộng và phép biến đổi WSST. Phép
biến đổi GST được hình thành xuất phát từ ý tưởng tách các dải biên
xung quanh tần số ăn khớp. Hình 3.25: Sơ đồ thuật toán phép biến đổi GST
3.6.2. Ví dụ áp dụng
Quan sát hình 3.26 ta thấy chỉ phép biến đổi GST mới có thể thấy
được 3 thành phần tần số, điều này không thể thực hiện được khi áp
dụng phép biến đổi CWT và WSST.


với giao diện thân thiện dễ sử dụng (hình 5.1). Hình 5.1. Cửa sổ chính của chương trình DSPT 1.0
14

suy rộng. Khi áp dụng phương pháp này tín hiệu x(t) với tần số ban
đầu f(t) sẽ được biến đổi vào thành tín hiệu có tần số hằng số theo thời
gian f
0
. Nguyên lý tách tín hiệu pha từ tín hiệu gia tốc với tốc độ quay
biến đổi được biểu diễn trên hình 4.16
4.2.4.2 Ví dụ áp dụng và so sánh
Với trường hợp tốc độ quay không đổi từ phân bố thời gian – tần
số của tín hiệu tiến hành tách ra thành phần điều hòa ăn khớp đầu tiên.
Sau đó áp dụng thuật toán được trình bày trên hình 4.12 để trung bình
hóa tín hiệu đồng bộ không pha.


lượng hình ảnh trên đồ thị phân bố thời gian – tần số. Cuối cùng một
hệ thống giám sát dao động thông minh kết hợp giữa phân tích Wavelet
packet và mạng nơron được đề xuất làm tiền đề cho chẩn đoán online
hư hỏng của hộp số bánh răng.
Chương 4: Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến
Phân tích thời gian – tần số trên cơ sở phân tích Wavelet đã cho
thấy được một cách biểu diễn tín hiệu hiệu quả hơn so với phổ tần số.
Thông tin tần số của tín hiệu được khai thác một cách triệt để bằng
phương pháp phân tích này. Tuy nhiên, trên một khía cạnh khác với
mục đích giảm thiểu nhiễu ngẫu nhiên và phân tách nguồn dao động
thì phân tích Wavelet không phát huy hiệu quả. Để khắc phục những
vấn đề này cần sử dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ.
Hiện nay phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ hầu như mới
chỉ được áp dụng cho hộp số một cấp và để thực hiện phương pháp này
đòi hỏi phải có thêm thiết bị đo pha. Trong chương này sẽ đề cấp đến
vấn đề cải tiến phương pháp này để có thể áp dụng cho hộp số bánh
răng nhiều cấp, và phân tích tín hiệu dao động trong điều kiện không
thu được thông tin về pha dao động. Một cải tiến nữa là việc áp dụng
phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ, như một phương pháp
loại trừ, để chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ con lăn. Với những cải tiến này có
thể coi đây là công cụ hữu hiệu và hoàn chỉnh để phát hiện hư hỏng
của các chi tiết quay trong hộp số bánh răng vận hành với các điều kiện
tốc độ quay và tải trọng biến đổi.
4.2 Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cho hộp số bánh răng
Thành phần tín hiệu tuần hoàn là một thành phần tín hiệu thường
gặp nhất trong hộp số bánh răng. Thành phần tuần hoàn có thể được
xác định bằng động học và thông số hình học hoặc qua hệ thống đo
trực tiếp. Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng bộ về cơ bản được hiểu
như phép trung bình hóa đồng bộ trong miền thời gian, trong đó sử
dụng đầu đo pha để tách những thành phần tuần hoàn với tốc độ quay

Hình 4.10: Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ đối với một trục không gắn đầu đo pha
13

Về nguyên tắc, việc áp dụng TSA đối với nhiều trục khác nhau
đòi hỏi mỗi trục phải sử dụng một đầu đo pha. Đó là những rào cản lớn
trong việc nhận dạng dấu hiệu của hư hỏng bất thường tại các trục, bởi
trong quá trình hộp số vận hành chỉ có thể gắn duy nhất một đầu đo
pha đo tốc độ động cơ tại trục vào. Phần này trình bày thuật toán sử
dụng đầu đo pha duy nhất đó để tiến hành TSA với các trục khác nhau.
Việc áp dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cho
các trục khác nhau trong hộp số nhiều cấp mà chỉ sử dụng một đầu đo
pha duy nhất được mô tả trên hình 4.10. Đầu đo pha gắn tại trục đầu
vào A của hộp số, đầu đo gia tốc gắn ở vỏ của hộp số.
4.2.4 Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ khi không có tín hiệu pha
4.2.4.1. Tách tín hiệu pha từ tín hiệu gia tốc
Trong trường hợp tốc độ quay ổn định Về cơ bản ý tưởng tách tín
hiệu pha từ tín hiệu gia tốc được thực hiện theo sơ đồ nguyên lý trên
hình 4.12 được xây dựng trên cơ sở một số công trình đã công bố trên
thế giới về ước lượng tần số quay tức thời [22, 30].