Реализация алгоритма БПФ для вибродиагностики УЭЦН на контроллере TMS320F28335 | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 5 февраля, печатный экземпляр отправим 9 февраля.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №6 (296) февраль 2020 г.

Дата публикации: 03.02.2020

Статья просмотрена: 184 раза

Библиографическое описание:

Мигранов, С. В. Реализация алгоритма БПФ для вибродиагностики УЭЦН на контроллере TMS320F28335 / С. В. Мигранов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 6 (296). — С. 44-47. — URL: https://moluch.ru/archive/296/67103/ (дата обращения: 27.01.2022).



Техническое обслуживание и ремонт насосных агрегатов требует больших материальных затрат и времени. В настоящее время в основном используют плановое периодическое обслуживание. Но в межремонтный период никто не знает реального технического состояния агрегатов. В статье рассматриваются методы вибродиагностики установки электроприводного центробежного насоса на мк TMS320F28335, которая позволяет вести контроль и мониторинг основных параметров оборудования в реальном масштабе времени.

Ключевые слова: вибрация, вибродиагностика уэцн, быстрое преобразование Фурье, TMS320F28335, спектральный анализ, дпф, центробежный насос.

На сегодняшний день подавляющее большинство участков с эксплуатацией УЭЦН проводят периодические регламентные работы, что связано с остановкой и подъемом [1]. В ряде случаев в зависимости от месторождений эти регламентные работы производятся либо раньше, либо позже чем требует фактическое состояние насоса, что приводит к аварийным ситуациям.

Высокий уровень технологического развития позволяет нефтегазовой отрасли вести контроль и мониторинг основных параметров оборудования не по графику планово-предупредительного ремонта, а по фактическому техническому состоянию в данный момент.

Наибольшее распространение для оценки и прогнозирования технического состояния объекта получили методы вибродиагностики [2]. Цифровые устройства, базирующиеся на хорошо разработанном математическом аппарате спектрального анализа, позволяют быстро, точно и оперативно передавать обработанные внизу скважины сигналы в наземную станцию управления для оценок технического состояния узлов конструкций.

Спектральное представление периодических сигналов в основном получают используя разложение в ряд Фурье. Однако, при прямом вычислении N-точечного дискретного преобразования Фурье (ДПФ) требуется выполнение чрезмерного количества вычислительных операций, поэтому используют быстрые преобразования Фурье (БПФ) [3].

Для цифровых сигнальных процессоров создано огромное количество библиотек и программ вычисления БПФ. В основном они используют алгоритм БПФ с прореживанием по времени. Для контроллера TMS320F28335 фирмы Texas Instruments так же была создана библиотека БПФ, функции которой были написаны на ассемблере и оптимизированы по быстродействию.

TMS320F28335 оснащен большим объемом встроенной памяти 512 КБ, 2 КБ ПЗУ и 68 КБ асинхронной памяти SRAM, 16 канальным 12-битным АЦП со скоростью преобразования 12,5 MSPS (один из самых быстрых АЦП, встроенный в цифровой сигнальный контроллер). Контроллеры имеют производительность до 300 миллионов инструкций с плавающей точкой в секунду (MFLOPS), работают на частоте 150 МГц до 150 °C и 100 МГц до 210 °C.

В таблице 1 представлены основные математические операции и количество тактов процессора, которые необходимы для их реализации с помощью процессоров С28х с использованием фиксированной и плавающей точки [4].

Таблица 1

Основные математические операции ичисло тактов процессора

Операции

C28x 32-bit

(ассемблер)

float32

(ассемблер)

Sum

10

3

Mul

24

7

Div

70

24

Sqrt

69

27

Sin & Cos

92

44

Atan2

118

53

Общее количество операций комплексного умножения для алгоритмов БПФ с прореживанием по времени равно

Количество операций комплексного сложения на каждом уровне объединения равно N. Значит, общее количество операций комплексного сложения равно

Для наглядности вычислим время выполнения алгоритма БПФ для различного количества N (таблица 2) и объем памяти для хранения выборки (таблица 3).

Таблица 2

Время выполнения алгоритма БПФ

N

Кол-во умножений

Кол-во сложений

Количество тактов для умножений

Количество тактов для сложения

Чистое время преобразования (100 МГц) с

64

128

384

3584

13440

0,00021504

128

320

896

8960

33600

0,0005376

256

768

2048

21504

80640

0,00129024

512

1792

4608

50176

188160

0,00301056

1024

4096

10240

114688

430080

0,00688128

2048

9216

22528

258048

967680

0,01548288

4096

20480

49152

573440

2150400

0,0344064

Таблица 3

Объем памяти для хранения выборки

N

Объем памяти, байт

64

768

128

1 536

256

3 072

512

6 144

1024

12 288

2048

24 576

4096

49 152

Для реализации БПФ нужно определить некоторые параметры вибрации, а именно:

- длину временной реализации (ВР) — Tr,

- число отсчетов временной реализации — N,

- частоту дискретизации –Fd,

- период дискретизации — Δt.

Длина (BP) Tr определяется периодом самой низкой частоты TL, который должен наблюдаться и анализироваться в спектре сигнала. В нашем случае, самую малую скорость вращения имеет сепаратор подшипника. Частота вращения сепаратора 4 , что соответствует периоду TL = 0,25 с.

Чтобы уменьшить погрешность оценки амплитуды спектральной компоненты на частоте сепаратора необходимо по крайней мере усреднить 4–5 оборота. Это соответствует длине временной реализации:

Tr=.

Отсюда следует, что разрешение спектра по частоте составит:

Основная часть энергии вибрации обусловлена механическими дефектами и находятся в области низких частот. Поэтому самым информативным диапазоном является область до F=200 Гц.

По теореме Котельникова-Шеннона, частота дискретизации (Fd) должна быть более чем в 2 раза выше верхней граничной частоты исследуемого сигнала. Сигнал вибрации представляет собой сумму синусоидальных составляющих, сигнал обращается в ноль в 3-х точках на промежутке [0; 2π], то для обеспечения возможности его восстановления необходимо частоту дискретизации принять в 5 раз больше верхней частоты исследуемого сигнала т. е. Fd = 1000 Гц [11].

При этом число отсчетов в выборке . При использовании БПФ число отсчетов в выборке N должно быть равно числу , где n — целое число. Поэтому можно выбрать

N =

На рисунке 1 показан спектр сигнала для различного количества N.

Рис.1. Спектр сигнала для различного количества N

Как уже говорилось, контроллер имеет 12 разрядный аналого-цифровой преобразователь. Следовательно, один отсчет содержится в 12 битах, т. е. один отчет будет передаваться 2 байтами (16 бит). Если учесть, что измерения производятся по трем осям чувствительности, количество передаваемой информации составит 49152 бит (6 Кбайт).

На основании вышеизложенного, определили, что для БПФ на контроллере TMS320F28335 необходимо 1024 замера, с частотой дискретизации 1кГц. Отсюда следует, что чистое время преобразования 6,88128 мс, необходимый объем памяти 12 кБ.

Литература:

  1. Ивановский В. Н., Дарищев В. И., Сабиров А. А. Скважинные насосные установки для добычи нефти. — Москва: ГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2002.-824 с.
  2. Костюков В. Н. Инновационная технология мониторинга//Современные подходы к выбору оборудования и материалов при проектировании, эксплуатации и строительстве технологических установок на нефтеперерабатывающих предприятиях. -Москва, 2013. -65–69 с.
  3. Кудрявцев А. В., Енгалычев И. Р., Китабов А. Н. Повышение информативности измерений вибрации системой погружной телеметрии // Эл. журнал. Нефтегазовое дело. — 2011. — № 2. — 4 с.
  4. Петрухин В. В., Петрухин С. В. Основы вибродиагностики и средства измерения вибрации. — Москва: Инфра-Инженерия, 2010. — 176 с.
  5. TMS320F2833x, TMS320F2823x Digital Signal Controllers (DSCs) // Texas Instruments URL: https://www.ti.com/lit/ds/sprs439n/sprs439n.pdf (дата обращения: 10.09.2019).
Основные термины (генерируются автоматически): частота дискретизации, временная реализация, спектр сигнала, число отсчетов, MFLOPS, MSPS, комплексное сложение, основной параметр оборудования, спектральный анализ, чистое время преобразования.


Ключевые слова

вибрация, спектральный анализ, центробежный насос, вибродиагностика уэцн, быстрое преобразование Фурье, TMS320F28335, дпф

Похожие статьи

Алгоритмы преобразования Фурье и их применение при анализе...

Преобразование Фурье. При анализе звуковой информации одним из наиболее важных параметров исходного звукового сигнала является его спектр. Спектр сигнала — это результат разложения сигнала на более простые в базисе ортогональных функций.

Исследование процесса цифровой обработки сигнала при работе...

Проведена оценка преобразования Фурье на примере цифровой обработки сигналов, построены графики и смеси сигнала с шумом, исследован спектр сигнала. Ключевые слова : дискретное Преобразование Фурье, спектр сигнала, белый шум, импульс.

Аналого-цифровое преобразование | Статья в журнале...

Преобразования аналогового сигнала включает в себя дискретизацию по времени

Дискретизация аналогового сигнала. Дискретизация (от лат. discretio — различать)

В случае если частота дискретизации значительно выше частоты Найквиста, то в данном случае...

Алгоритмическая реализация обработки спектрального анализа

II — частота дискретизациичастота взятия отсчётов непрерывного по времени сигнала при его дискретизации (в частности, аналого-цифровым преобразователем), со звуковой карты — 44.1 кГц — используется в Audio CD. Выбрано Sony из соображений совместимости с...

Спектральный анализ световых отражений от космических...

Используя спектральный анализ, определим для каждого из сигналов с удаленным трендом частоту проблесков. Используем для этого метод периодограмм [5]. Для этого выполним прямое преобразование Фурье над сигналами Ut и Gt с удаленным трендом.

Улучшение спектрального разрешения при использовании...

Рассматриваются методы спектрального сверхразрешения, основанные на модификации собственных значений корреляционной матрицы принимаемого сигнала. Последующий учёт априорной информации используется для получения улучшенного частотного разрешения.

Анализ нестационарных сигналов с помощью... | Молодой ученый

Преобразование Фурье переводит в частотный спектр амплитудно-временное представление сигнала. По полученному спектру можно говорить о наличии выделенных частот в сигнале. Имея во временном представлении зависимость амплитуды сигнала от времени и проведя...

Построение концептуальной модели сингулярного эстиматора...

Получение концептуальной модели нового класса оценщиков частоты основного тона речи.

На выходе данной системы набор параметров, описывающих частоту основного тона речи в

На выходе блока измерения частоты временного спектра (5) соответственно частотный ряд...

Реализация алгоритмов дискретного преобразования Фурье на...

В настоящее время обработкой звукового сигнала занимаются множество специалистов: инженеры, звукорежиссеры, звукооператоры, музыканты. Все они преследуют цель синтеза звукового сигнала и (или) изменения параметров ЗС для выполнения инженерных...

Похожие статьи

Алгоритмы преобразования Фурье и их применение при анализе...

Преобразование Фурье. При анализе звуковой информации одним из наиболее важных параметров исходного звукового сигнала является его спектр. Спектр сигнала — это результат разложения сигнала на более простые в базисе ортогональных функций.

Исследование процесса цифровой обработки сигнала при работе...

Проведена оценка преобразования Фурье на примере цифровой обработки сигналов, построены графики и смеси сигнала с шумом, исследован спектр сигнала. Ключевые слова : дискретное Преобразование Фурье, спектр сигнала, белый шум, импульс.

Аналого-цифровое преобразование | Статья в журнале...

Преобразования аналогового сигнала включает в себя дискретизацию по времени

Дискретизация аналогового сигнала. Дискретизация (от лат. discretio — различать)

В случае если частота дискретизации значительно выше частоты Найквиста, то в данном случае...

Алгоритмическая реализация обработки спектрального анализа

II — частота дискретизациичастота взятия отсчётов непрерывного по времени сигнала при его дискретизации (в частности, аналого-цифровым преобразователем), со звуковой карты — 44.1 кГц — используется в Audio CD. Выбрано Sony из соображений совместимости с...

Спектральный анализ световых отражений от космических...

Используя спектральный анализ, определим для каждого из сигналов с удаленным трендом частоту проблесков. Используем для этого метод периодограмм [5]. Для этого выполним прямое преобразование Фурье над сигналами Ut и Gt с удаленным трендом.

Улучшение спектрального разрешения при использовании...

Рассматриваются методы спектрального сверхразрешения, основанные на модификации собственных значений корреляционной матрицы принимаемого сигнала. Последующий учёт априорной информации используется для получения улучшенного частотного разрешения.

Анализ нестационарных сигналов с помощью... | Молодой ученый

Преобразование Фурье переводит в частотный спектр амплитудно-временное представление сигнала. По полученному спектру можно говорить о наличии выделенных частот в сигнале. Имея во временном представлении зависимость амплитуды сигнала от времени и проведя...

Построение концептуальной модели сингулярного эстиматора...

Получение концептуальной модели нового класса оценщиков частоты основного тона речи.

На выходе данной системы набор параметров, описывающих частоту основного тона речи в

На выходе блока измерения частоты временного спектра (5) соответственно частотный ряд...

Реализация алгоритмов дискретного преобразования Фурье на...

В настоящее время обработкой звукового сигнала занимаются множество специалистов: инженеры, звукорежиссеры, звукооператоры, музыканты. Все они преследуют цель синтеза звукового сигнала и (или) изменения параметров ЗС для выполнения инженерных...

Задать вопрос