包絡スペクトル・ケプストラム・オクターブ帯域・軸受の特徴周波数など、回転機械の診断に使う量を出します。周波数は幾何から先に計算できるので、どのピークを見るべきかを測る前に決められます。
Envelope spectra, cepstra, octave bands and the characteristic frequencies of a rolling-element bearing. The frequencies follow from the geometry, so which peak to look at is decided before measuring, not after.
向く: 予知保全、設備診断、周期のある欠陥。
向かない: ★弦(versine)で測る波状摩耗のように、伝達関数が 0 になる波長があると、そこは「欠陥なし」と出ます(poc_rail_corrugation)。★束ねても情報が増えない条件があります(poc_machine_condition_fusion)。
import fullseye as fs
import numpy as np
t = np.arange(4096) / 4096.0
x = np.sin(2 * np.pi * 120 * t) + 0.05 * np.random.default_rng(0).normal(size=t.size)
f, p = fs.spectrum(x, 4096.0)
print('主ピーク =', float(f[int(np.argmax(p))]), 'Hz')
bandpass → envelope → envelope_spectrum → find_peaks → bearing_defect_frequencies
bandpass で共振帯を切り → envelope で包絡 → envelope_spectrum で包絡スペクトル → find_peaks で峰 → bearing_defect_frequencies の予測値と突き合わせる。
要約統計は signal_features、帯域別は octave_spectrum、生スペクトルは spectrum、周期の族は cepstrum、回転次数は order_spectrum。
弦(versine)で測る波状摩耗のように伝達関数が 0 になる波長は「欠陥なし」と出る(poc_rail_corrugation)。束ねても情報が増えない条件がある(poc_machine_condition_fusion)。
サンプル率 rate [Hz] を必ず渡す。軸受の特徴周波数は回転数 [rpm] と幾何から bearing_defect_frequencies が先に出す。
signal_features / envelope_spectrum / bearing_defect_frequencies / octave_spectrum / spectrumpoc_bearing_diagnosis、poc_rail_corrugation