การตรวจจับความเสียหายของตลับลูกปืนมีบทบาทที่สำคัญในงานบำรุงรักษาตามสภาพของเครื่องจักรกลหมุน  เมื่อเกิดความเสียหายแบบเฉพาะที่ขึ้นในตลับลูกปืน สัญญาณการสั่นสะเทือนของตลับลูกปืนจะมีลักษณะของอิมพัลส์ที่เกิดขึ้นเป็นคาบปะปนอยู่ในสัญญาณ โดยคาบของอิมพัลส์ที่เกิดขึ้นจะมีความเกี่ยวข้องกับจุดที่เกิดความเสียหายของตลับลูกปืน อย่างไรก็ตามสัญญาณอิมพัลส์ดังกล่าวมักจะถูกกลบด้วยสัญญาณรบกวน จึงมีการใช้วิธีการวิเคราะห์การสั่นพ้องที่ความถี่สูงร่วมกับตัวกรองมอร์เลต์เวฟเลตในการประมวลผลสัญญาณเพื่อตรวจจับความเสียหายที่เกิดขึ้น แต่วิธีการดังกล่าวจำเป็นต้องมีการเลือกความถี่กึ่งกลางและแถบความถี่ผ่านของตัวกรองที่เหมาะสมเพื่อที่จะได้ผลการตรวจจับความเสียหายที่ถูกต้อง  มีการนำเสนอตัวบ่งชี้ถึงความเหมาะสมในการปรับตัวกรอง เช่น เคอร์โทซิส และแชนนอนเอนโทรปี แต่ตัวบ่งชี้ดังกล่าวไม่ได้พิจารณาถึงฮาร์มอนิกในเอ็นวีลอปสเปกตรัมซึ่งมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับลักษณะของอิมพัลส์ที่เกิดขึ้นเป็นคาบในสัญญาณความเสียหาย
บทความนี้นำเสนอตัวบ่งชี้ใหม่ โดยตัวบ่งชี้นี้จะเลือกตัวกรองที่ให้อัตราส่วนที่มีค่ามากที่สุดระหว่างผลรวมของตระกูลฮาร์มอนิกที่มีค่ามากที่สุดในช่วงที่กำหนดต่อค่าเฉลี่ยเลขคณิตของเอ็นวีลอปสเปกตรัม จากผลการศึกษาโดยการใช้แบบจำลองสัญญาณความเสียหายพบว่า ตัวบ่งชี้ที่นำเสนอสามารถตรวจจับลักษณะของความเสียหายได้มากกว่า 97% ที่ระดับของสัญญาณรบกวน -15dB โดยไม่ขึ้นกับลักษณะอัตราส่วนการหน่วงและความถี่ธรรมชาติของสัญญาณความเสียหาย

Abstract

Rolling element bearings fault diagnostic has vital role in rotating machinery condition based maintenance. When localized defect occurs, the periodic impulse feature which relates to defect location on the bearing appears in machinery vibration signal. However, this signal is generally masked by noised. Hence, an effective signal processing method is needed. The combination of high frequency resonance technique (HFRT) or envelope analysis and Morlet wavelet filter is one of commonly used method. It demodulates low frequency signal related to bearing failure from high frequency carrier related to machine system natural frequency. Unfortunately, it requires proper passband to get effective detection result. Parameters such as kurtosis and Shannon entropy of filtered signal envelope have been proposed as indicator for optimal Morlet wavelet filter selection. However, both parameters do not consider harmonics in envelope spectrum, which are directly related to periodic impulse in the signal.

An indicator that takes harmonics in envelope spectrum into account has been proposed. It picks optimal Morlet wavelet that gives the highest ratio of the sum of harmonics family that has maximum value to the arithmetic mean of envelope spectrum in a specified range. In simulation study, it is shown that the proposed parameter can detect bearing defect more than 97% from signal of various natural frequencies and damping ratios up to signal to noise ratio of -15 dB.