VSPECT® Essentials バイブレーティングワイヤー測定を改善する特許技術

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概要

バイブレーティングワイヤ センサーは、長期の導入に最適なセンサーとして認識されています。バイブレーティングワイヤ センサーは、真の「ゼロ復帰」、比類のない長期安定性、妥協のない温度補正を提供します。このため、Campbell Scientific のデータ取得 (DAQ) システムは、バイブレーティングワイヤ センサーの出力を監視するために何十年も使用されてきました。

バイブレーティングワイヤ センサーは優れた測定機能を提供しますが、克服すべき課題もいくつかあります。数年前、Campbell Scientific のエンジニアは、これらのセンサーに固有の課題を克服できるデバイスを開発できるかどうか尋ねられました。彼らは、次の 4 つの懸念事項を特定しました。

  1. センサーの読み取り値がドリフトし始めたり「不良」になったりするタイミングを把握します。バイブレーティングワイヤ センサーの振幅または周波数は、数十年にわたる導入により、センサー内で劣化する可能性があります。従来の時間領域測定方法を使用すると、正確な測定が非常に難しくなる可能性があります。
  2. バイブレーティングワイヤ センサーの測定結果にはばらつきがあり、正しいデータを抽出するには通常、バックエンドのデータ分析が必要です。エンジニアは、測定の忠実度を高め、センサーから直接得られるデータが正しいという信頼性を高めたいと考えていました。
  3. バイブレーティングワイヤ センサーは電界に囲まれ、電界の影響を受けます。測定データからこの電気ノイズを手動で除去するには、時間とリソースがかかります。エンジニアは、ノイズが記録される前に自動的にノイズを除去するデバイスを求めていました。
  4. ケーブル長が極端に長い場合でも、バイブレーティングワイヤ センサーを正確かつ繰り返し測定します。

Campbell Scientific は、バイブレーティングワイヤ センサーを測定するためのスペクトル分析アプローチを開発し、これらの懸念事項のそれぞれに対処することができました。この特許取得済みの VSPECT ®テクノロジは、Campbell Scientific の複数の測定デバイスに組み込まれています。各デバイスは、次の機能を提供します。

  1. 信号振幅、信号対雑音比、競合ノイズ周波数を提供する測定診断。これにより、ワイヤが緩んだ場合でも、同じセンサーを何十年も継続して使用できます。
  2. 測定精度の向上。VSPECTを使用して測定されたセンサーは、従来の時間領域方式よりも 10 倍の測定精度を備えています。
  3. 電気ノイズが除去され、誤ったデータを除去する後処理が不要になりました。つまり、データをリアルタイムで使用できるようになります。
  4. ケーブル長の延長。バイブレーティングワイヤ センサーのケーブル長を、時間領域法で測定できる長さを超えて延長できます。

詳細については、以下の「VSPECT - 基礎の理解」ビデオをご覧ください。


はじめに

構造エンジニアや地質エンジニアは、バイブレーティングワイヤ センサーを使用してひずみ、圧力、傾斜、変位、負荷を測定することがよくあります。これらのセンサーは、正確で安定しており、耐久性に優れているという評判があり、長期の静的モニタリングに適しています。バイブレーティングワイヤ センサーは広く受け入れられていますが、外部の電磁ノイズの影響を受けやすく、時間の経過とともにセンサー内のバイブレーティングワイヤが緩んでしまうという問題に悩まされることがあります。この弱点により、使用できないデータが生成される可能性があり、データ アナリストはデータの適格性確認に多大な労力を費やす必要があります。外部ノイズの影響を受けやすいことは、収集後の分析が不可能なリアルタイム アラーム システムでは特に困難です。収集後の分析には、時間と費用がかかります。

この Web リソースでは、スペクトル分析を使用して振動ワイヤ センサーを読み取る周波数領域アプローチについて説明します。このアプローチでは、従来の時間領域方法と比較して、ノイズ耐性が向上し、追加の診断が導入され、測定精度が向上します。図 1 は、ドリル モーターを使用してバイブレーティングワイヤひずみゲージ付近の外部ノイズ干渉をシミュレートした場合の、このノイズ耐性の向上を示しています。

ノイズ耐性グラフ
図1. ノイズ発生時の時間領域解析とスペクトル解析のノイズ耐性の比較

実際のひずみはテスト中にわずか数十分の 1 µstrain しか変化しなかったにもかかわらず、時間領域解析では 12,000 µstrain の誤差が出ました。図 2 に示すように、スペクトル解析では、同じノイズ イベント中に通常 ±0.5 µstrain 未満の誤差が出ました。

前のグラフのy軸データ
図2. スペクトル解析によるノイズ耐性の向上(Y軸を拡大表示)