У цій статті представлено методику визначення оптимальних параметрів рухомого вікна при опрацюванні сигналу вібраційного акселерометра, встановленого на кульовому барабанному млині у складі системи автоматизації. На основі експериментальних даних частотних спектрів синтезовано часові сигнали віброприскорення із застосуванням зворотного перетворення Фур'є. Визначено верхню та нижню межу розміру рухомого вікна. Частотний спектр для часового сигналу в рухомому вікні побудовано методом швидкого перетворення Фур'є. Запропоновано критерій оптимальності, який враховує якість побудованого частотного спектру та обчислювальні ресурси мікропроцесорної системи, необхідні для опрацювання сигналу віброакселерометра. Оптимальна тривалість рухомого вікна для аналізованого прикладу становить 100 мс. Досліджено вплив частоти дискретизації часового сигналу на форму побудованого частотного спектру.
- S. Mohanty, K. K. Gupta, K. S. Raju (2015) Vibration feature extraction and analysis of industrial ball mill using MEMS accelerometer sensor and synchronized data analysis technique. Procedia Computer Science, Vol. 58, P. 217-224, https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.058
- Ting Wang, Wenjie Zou, Ruijing Xu, Huaibing Xu, Le Tao, Jianjun Zhao, Yi He. (2021) Assessing load in ball mill using instrumented grinding media. Minerals Engineering, Volume 173, 107198, https://doi.org/10.1016/j.mineng.2021.107198
- Hassan, I.U.; Panduru, K.; Walsh, J. (2024) An in-depth study of vibration sensors for condition monitoring. Sensors, 24, 740. https://doi.org/10.3390/s24030740
- Gren Ya. Programming of real-time systems: a textbook. Lviv Polytechnic Publishing House, Lviv, 2011, 324 p.
- Huang, P., Jia, M. & Zhong, B. (2014) Study on the method for collecting vibration signals from mill shell based on measuring the fill level of ball mill. Mathematical Problems in Engineering, Volume 2014, Article ID 472315, 10 pages, https://doi.org/10.1155/2014/472315
- Jeong, H., Yu, J., Lee, Y., Ryu, S. S., & Kim, S. (2022). Real-time slurry characteristic analysis during ball milling using vibration data. Journal of Asian Ceramic Societies, 10(2), 430–437. https://doi.org/10.1080/21870764.2022.2068747
- Tang, W., Zhang, F., Luo, X., Wan, J., and Deng, T. (2023). Method of vibration signal processing and load-type identification of a mill based on ACMD-SVD. Mineral Resources Management, 39(1), pp.217-233. https://doi.org/10.24425/gsm.2023.144626
- Zhan, D.; Lu, D.; Gao, W.; Wei, H.; Sun, Y. (2024) Chatter detection in thin-wall milling based on multi-sensor fusion and dual-stream residual attention CNN. Machines, 12, 559. https://doi.org/10.3390/machines12080559
- Zhang, X., Wang, S., Li, W. and Lu, X. (2021) Heterogeneous sensors-based feature optimisation and deep learning for tool wear prediction. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 114, 2651-2675. https://doi.org/10.1007/s00170-021-07021-6
- Brigham E. Oran. The Fast Fourier Transform and Its Applications. New York: Prentice-Hall, 1988.
- https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/fft.html (accessed on 15.11.2024)
- Pistun, Y[evhen]; Fedoryshyn, R[oman]; Zagraj, V[olodymyr]; Nykolyn, H[ryhoriy] & Kokoshko, R[oman] (2019). Experimental Study and Mathematical Modelling of Nonlinear Control Plant, Proceedings of the 30th DAAAM International Symposium, pp.0967-0975, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978-3-902734-22-8, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria https://doi.org/10.2507/30th.daaam.proceedings.134
- https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/ifft.html (accessed on 15.11.2024)
- A. V. Oppenheim, A. S. Willsky, S. H. Nawab. Signals and Systems. 2nd ed. Prentice Hall, 1997.
- R.B. Randall. Frequency Analysis. Bruel & Kjaer, 1987.