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昆山漢吉龍測控技術有限公司
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| 測量精度 | 0.01 | 電 壓 | 380v |
|---|---|---|---|
| 加工定制 | 否 |
*振動視覺增強影像系統是一種ERDM- INSTRUMENTS方法，用于從視頻記錄中獲取有意義的振動信號，并結合了使用傳統加速度計信號的*且值得信賴的校準方法。這是一種振動分析方法，在視頻文件中使用我們*的微運動跟蹤算法。實際上，如今，它僅用于一次視頻錄制就可以同時檢測和測量數千個點的振動。
通過令人難以置信的分辨率，可以通過視頻記錄來檢測振動（或至少很大一部分），這看起來令人難以置信。如果不是不可能的話，以前可以節省大量的研究時間。
*振動視覺增強影像系統是一種ERDM- INSTRUMENTS方法，用于從視頻記錄中獲取有意義的振動信號，并結合了使用傳統加速度計信號的*且值得信賴的校準方法。這是一種振動分析方法，在視頻文件中使用我們*的微運動跟蹤算法。
實際上，如今，它僅用于一次視頻錄制就可以同時檢測和測量數千個點的振動。
這種振動分析的結果取決于記錄的質量。同樣，頻譜中可見的大頻率與每秒拍攝的幀數有關。
視頻振動跟蹤使用戶可以同時測量數千個點，否則將無法測量，或者使用傳統方法會浪費大量時間。通過這種方式，您無需花費太多精力就可以更精確地分析結構，運動，變形和相位。同時，該技術允許用戶導出放大的振動模擬，即使對于不是振動分析專家的人也很容易解釋。
此方法可以檢測到的小移動量遠小于常規相機的像素大小。那么它是怎樣工作的？
漢吉龍測控技術提供的龍視方法的原理基于以下事實：在傳統的相機中，在對象從一個像素移動到另一個像素之前，它會在下一個像素中產生很小的顏色變化。實際上，來自兩個像素的顏色會逐漸變化，直到物體*占據了下一個像素傳感器為止。
此方法測量每個像素（實際上是整個像素區域）的顏色量變化。首先，該軟件可以識別小的預定義區域內的顏色模式。這些圖案必須具有重要的顏色差異，以便與其他圖案區分開。目標區域由軟件自動找到，用戶只能修改某些質量參數和表面。
其次，對于每個視頻幀，軟件將識別目標點及其對應區域的平均顏色變化。因此，能夠高精度地跟蹤每個幀中的微小變化。
所有獲得的信息都將轉換為振動信號，可以通過其FFT，相位或時間波形對其進行研究。
（圖1：以3550 RPM跟蹤振動點）
為了獲得可靠的振動值，必須有一個校準系統。所有相機都具有不同類型的鏡頭和分辨率，更不用說使用的變焦和拍攝視頻的距離可以改變對運動的欣賞。
因此，系統需要比較校準才能達到可靠性。校準這些信號的佳方法是使用加速度計。
有兩種用于校準此類信號的比較方法：
通過RMS值：此方法需要使用常規振動計測量機器上的單個點。然后，軟件將根據該點的RMS值校準運動。
通過交叉通道：此方法準確，并且需要完整記錄振動信號，以便軟件以頻譜（FFT）的形式對其進行處理。使用這種方法，該軟件將能夠分別校準每個頻率，從而消除了由混疊效果可能產生的虛假頻率。
使用此技術可以檢測到許多故障。主要與低頻和相位有關。例如：
l 不平衡
l 不對中
l 機械松動，結構松動，結構裂紋
l 軸彎曲
l 軟腳
l 偏心率
l 聯軸器（膜片，齒式，橡膠，萬向軸），鏈條，皮帶，萬向軸
l 自然頻率（通過沖擊測試）
l 扭振
l 電氣噪音
l 共振
l 管道，管線，和設備基礎剛性
l 模態測試
l 橋梁，建筑物，大型船舶，飛機微震測試
微分振動分析是一項通過減去另一個區域的振動來分析一個區域的振動的研究。一個示例是通過從其自身的基座中減去振動來測量電動機的振動（該振動可能由較大的質量或由另一個電動機產生）。該方法分析了僅來自該電動機的振動。
差分振動分析是一種非常罕見的研究類型，原因是目前的技術很難做到這一點。使用視覺增強影像系統，這非常容易，因為您只需要選擇一個參考區域，即可自動從其余點中減去這些振動。
（圖3：微分振動分析。將運動與圖1進行比較。在這種情況下，紅點對應于參考區域）
（圖4：相位分析）
在許多情況下，加速度計的質量會*改變振動的行為。嘗試從質量較小的物品（例如電纜，很小的電動機，無線電控制飛機等）收集有意義的數據時，就是這種情況。
視覺增強影像系統*消除了這個問題，因為它不使用傳感器，所以被分析的物體會自然振動。
振動分析的另一個主要限制是大型物體，例如建筑物，橋梁，大型船舶，飛機。
視覺增強影像系統是振動分析儀的補充，但仍不能替代，因為它仍然存在與大頻率和幅度分辨率有關的限制。
大頻率取決于相機每秒拍攝的幀數（幀頻）。因此，大可見頻率將是幀速率的一半（對于可靠的幅度，它將是：幀速率/ 2.56）。
振幅分辨率將取決于相機的像素數量，以及從相機到物體的距離以及所使用的變焦?？拷粶y物體時可獲得更好的分辨率。
混淆：此類分析的另一個問題是無法避免混淆效應。通常，常見的振動分析儀使用內置在數據采集界面中的模擬濾波器來消除這種影響。但是，在視頻中根本不可能做到這一點。Dragon Vision結合了一種基于傳統加速度計的校準方法，該方法可以分析頻譜并消除由混淆效應引起的頻率。因此，在整個頻譜上校準信號，使讀數在頻率和幅度上都更加可靠。實際上，整個過程多可減少相機本身固有的95％的地板噪音。*振動視覺增強影像系統
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