โปรแกรมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: การนำ ESA ไปใช้ – ส่วนที่ 2

นี่เป็นบทความต่อจากบทความที่ตีพิมพ์ใน Uptime ฉบับเดือนธันวาคม/มกราคม 2555

เชิงนามธรรม

นี่เป็นส่วนที่สองของชุดบทความที่หารือเกี่ยวกับการใช้การวิเคราะห์ลายเซ็นทางไฟฟ้า (ESA) เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือทางไฟฟ้าของโรงงาน บทความนี้เขียนขึ้นเพื่อให้ความรู้เบื้องต้นแก่ผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับการวิเคราะห์สเปกตรัมในการอ่านและตีความกราฟและการแสดงผลที่ใช้ในการวิเคราะห์สเปกตรัม นอกจากนี้ยังแนะนำเทคนิคการวิเคราะห์พื้นฐานบางอย่างเพื่อเริ่มใช้ ESA เพื่อระบุปัญหาที่กำลังพัฒนาในระบบมอเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียการผลิตหรือค่าบำรุงรักษาที่เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์ลายเซ็นไฟฟ้า

ESA เป็นเทคโนโลยีการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (PdM) ที่ใช้แรงดันไฟฟ้าและกระแสการทำงานของมอเตอร์เพื่อระบุข้อผิดพลาดที่มีอยู่และที่กำลังพัฒนาในระบบมอเตอร์ทั้งหมด การวัดเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นทรานสดิวเซอร์ และการหยุดชะงักใดๆ ในระบบมอเตอร์ทำให้กระแสจ่ายของมอเตอร์เปลี่ยนแปลง (หรือมอดูเลต) ด้วยการวิเคราะห์การปรับเหล่านี้ คุณสามารถระบุแหล่งที่มาของการหยุดชะงักของระบบมอเตอร์เหล่านี้ได้

การวิเคราะห์เครื่องจักร ในอดีต การวิเคราะห์การสั่นสะเทือนเป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์เครื่องจักรแบบหมุนเพื่อประเมินสภาพของอุปกรณ์ที่หมุน และมีการใช้อย่างมีประสิทธิภาพมากว่า 70 ปี อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และไมโครโปรเซสเซอร์สมัยใหม่ได้พัฒนากระบวนการนี้ให้สมบูรณ์ ตั้งแต่การวัดแอมพลิจูดของการสั่นสะเทือนอย่างง่ายโดยใช้ขดลวด แม่เหล็ก และมิเตอร์เพื่อวัดแอมพลิจูดของการสั่นสะเทือนโดยรวม ไปจนถึงการประเมินสภาพทางกลของเครื่องจักรที่กำลังหมุนอย่างรวดเร็ว ในไม่ช้าก็เห็นได้ชัดว่าเครื่องจักรที่มีระดับการสั่นสะเทือนสูงโดยทั่วไปมีสภาพกลไกที่ไม่ดี และนำไปสู่การพัฒนาแผนภูมิความรุนแรงของการสั่นสะเทือนต่างๆ ซึ่งทั้งหมดนี้อิงตามประสบการณ์ของผู้ใช้เท่านั้น

การวิเคราะห์สเปกตรัม

การวิเคราะห์สเปกตรัมในการประมวลผลสัญญาณเป็นกระบวนการที่กำหนดเนื้อหาความถี่ของสัญญาณโดเมนเวลา เมื่อทราบเนื้อหาความถี่ของสัญญาณที่วัดได้ จะมีความสัมพันธ์กับลักษณะการทำงานและการออกแบบของเครื่องจักร เพื่อช่วยระบุแรงที่ทำให้เกิดการเคลื่อนที่แบบสั่น

การวิเคราะห์สเปกตรัมการสั่นสะเทือนของเครื่องจักรเริ่มต้นด้วยการวางเซ็นเซอร์ (ทรานสดิวเซอร์) บนหรือใกล้กับส่วนประกอบที่สั่น โดยปกติจะอยู่ที่แบริ่งหรือตัวเรือนแบริ่งเพื่อแปลงการเคลื่อนที่เชิงกลของส่วนประกอบให้เป็นสัญญาณไฟฟ้า สัญญาณไฟฟ้าเอาท์พุตจะติดตามการเคลื่อนที่ของส่วนประกอบทุกประการ ซึ่งจะแปรผันตามเวลาและเรียกว่าสัญญาณโดเมนเวลา ความแรงหรือความกว้างของสัญญาณจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปริมาณการเคลื่อนไหว

การวิเคราะห์สเปกตรัมในช่วงต้นใช้เครื่องวิเคราะห์ตัวกรองแบบปรับได้เพื่อกวาดตัวกรองแบนด์พาสแบบอะนาล็อกในช่วงความถี่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เครื่องวิเคราะห์เหล่านี้ทำงานคล้ายกับการจูนวิทยุ เมื่อตัวกรองแบนด์พาสสแกนผ่านช่วงความถี่ สัญญาณใดๆ ที่ปรากฏในช่วงนั้นจะสร้างเอาต์พุต เอาต์พุตของตัวกรองแบนด์พาสจะถูกติดตามบนกราฟความถี่เพื่อระบุความถี่ที่มีอยู่ในเอาต์พุตของทรานสดิวเซอร์

เครื่องวิเคราะห์ดิจิทัลแบบหลายช่องสัญญาณความละเอียดสูงที่ทันสมัย ​​สร้างสเปกตรัมความถี่โดยใช้การแปลงฟูริเยร์ที่รวดเร็ว (FFT) นอกจากนี้ ยังอนุญาตให้ใช้เทคนิคการประมวลผลสัญญาณต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ไซด์แบนด์ การเฉลี่ยเวลาแบบซิงโครนัส การเฉลี่ยเชิงลบ การประมวลผลซองจดหมาย และเทคนิคขั้นสูงอื่นๆ อีกมากมายที่ตีความสเปกตรัมได้อย่างแม่นยำ

โดยไม่คำนึงถึงความก้าวหน้าในการประมวลผลสัญญาณ การวิเคราะห์การสั่นสะเทือนยังคงถูกจำกัดโดยกฎฟิสิกส์และขีดจำกัดของทรานสดิวเซอร์ เนื่องจากการสั่นสะเทือนเป็นการวัดการสั่นเชิงกลของเครื่องจักร ไม่ว่าจะแบบสุ่มหรือเป็นช่วงๆ แรงที่เพียงพอจึงเป็นสิ่งจำเป็นจากสภาพของเครื่องจักรหรือความผิดปกติของส่วนประกอบเพื่อเอาชนะมวลและความแข็งของเครื่องจักรและโครงสร้าง ตลอดจนการหน่วงใดๆ ที่มาจากแบริ่งหรือ ระบบสนับสนุน.

ข้อจำกัดเพิ่มเติมถูกสร้างขึ้นโดยทรานสดิวเซอร์การวัดเอง สิ่งเหล่านี้คือประเภทของการวัด การตอบสนองความถี่แบบสัมพัทธ์หรือสัมบูรณ์ของทรานสดิวเซอร์ และข้อจำกัดความถี่โดยธรรมชาติของการวัด การกระจัด ความเร็ว หรือการเร่งความเร็ว

การวิเคราะห์ความถี่

รูปแบบของคลื่นเวลา

รูปคลื่นเวลาเป็นเพียงการแสดงฟังก์ชันตัวแปรที่สัมพันธ์กับเวลา หากความแปรผันเกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน รูปคลื่นจะเป็นแบบคาบ รูปคลื่นแบบคาบคือรูปแบบที่มีรูปร่างหรือรูปแบบเดียวกันซ้ำกันตลอดระยะเวลาของรูปคลื่น รูปแบบที่ง่ายที่สุดของรูปคลื่นคือคลื่นไซน์และประกอบด้วยความถี่เดียว รูปคลื่นที่ประกอบด้วยหลายความถี่เรียกว่ารูปคลื่นที่ซับซ้อน การแสดงรูปคลื่นแบบกราฟิกเรียกว่าโดเมนเวลา จอแสดงผลเพียงแสดงค่าปัจจุบันของตัวแปรที่สัมพันธ์กับเวลา ในโดเมนเวลา แกนนอนระบุเวลา ในขณะที่แกนตั้งระบุขนาดของตัวแปร

การแปลงฟูริเยร์

Jean Baptiste Joseph Fourier นักคณิตศาสตร์และนักฟิสิกส์ชาวฝรั่งเศสในศตวรรษที่ 18 เป็นหนึ่งในคนกลุ่มแรกๆ ที่รับรู้ว่ารูปคลื่นที่ซับซ้อนคือการรวมกันของรูปคลื่นไซน์หลายรูป และเริ่มการวิจัยในสาขานี้ วิธีแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการกำหนดชุดความถี่ที่ประกอบขึ้นเป็นรูปคลื่นที่ซับซ้อนนั้นได้รับการตั้งชื่อเพื่อเป็นเกียรติแก่เขาและเรียกว่าการแปลงฟูริเยร์ การแปลงฟูริเยร์ดั้งเดิมถือว่าตัวอย่างไม่มีขอบเขตหรือไม่มีที่สิ้นสุด ตั้งแต่นั้นมา มีการพิจารณาว่าการแปลงฟูริเยร์สามารถนำไปใช้กับรูปคลื่นจำกัดได้ และถูกเรียกว่าการแปลงฟูริเยร์แบบไม่ต่อเนื่อง (DFT) อัลกอริทึมได้รับการพัฒนาเพื่อการคำนวณ DFT ที่มีประสิทธิภาพและความเร็วสูง อัลกอริธึมเหล่านี้เรียกว่าการแปลงฟูเรียร์ที่รวดเร็ว (FFT)

พูดง่ายๆ ก็คือ FFT จะนำตัวอย่างที่มีขอบเขตของรูปคลื่นเวลา จากนั้นคำนวณความกว้างและความถี่ของคลื่นไซน์ที่รวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างรูปคลื่นที่ซับซ้อน

การแสดงกราฟิกของ FFT จะแสดงในโดเมนความถี่และเรียกว่าสเปกตรัมความถี่ สเปกตรัมความถี่จะแสดงความถี่ที่มีอยู่ในรูปคลื่นที่ซับซ้อนบนแกนนอนและความกว้างของสัญญาณบนแกนตั้ง หากมีการเคลื่อนไหวเพียงพอที่ความถี่ใดๆ เส้นแนวตั้งจะแสดงบนแกนนอนเพื่อบ่งชี้ว่ามีความถี่นั้นอยู่ ความสูงของเส้นแนวตั้งหรือเส้นสเปกตรัมนี้บ่งบอกถึงความแรงหรือความกว้างของรูปคลื่นที่ความถี่นั้น หากคลื่นไซน์ตัวใดตัวหนึ่งที่อยู่ในรูปคลื่นเชิงซ้อนอยู่ที่ 30 Hz โดยมีแอมพลิจูด 3 แอมป์ ค่าพีคสเปกตรัมจะอยู่ที่ 30 Hz และความสูงจะแทนสามหน่วย

มีโปรแกรมมากมายสำหรับดำเนินการ FFT และนักวิเคราะห์ไม่จำเป็นต้องดำเนินการเหล่านี้ แต่นักวิเคราะห์จำเป็นต้องมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการแสดงผลกราฟิกนี้ ความเข้าใจขั้นต่ำของจอแสดงผล FFT คือช่วงความถี่ ความละเอียด และแบนด์วิธ การวิเคราะห์ขั้นสูงเพิ่มเติมสามารถทำได้ด้วยความเข้าใจเกี่ยวกับไซด์แบนด์ ฮาร์โมนิก สเกลลอการิทึม และดีโมดูเลชั่น ข้อมูลต่อไปนี้พยายามให้ความเข้าใจที่เพียงพอเกี่ยวกับหลักการ FFT พื้นฐานเหล่านี้เพื่อให้ผู้อ่านสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยใช้ ESA ได้อย่างถูกต้อง

ทำความเข้าใจกับ FFT

การทำความเข้าใจขีดจำกัดของการแสดงผลใดๆ เป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้ในการวิเคราะห์ที่แม่นยำของการแสดงผลนั้น FFT คือการคำนวณทางคณิตศาสตร์ และขีดจำกัดเหล่านี้ถูกกำหนดไว้ก่อนที่จะดำเนินการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ขอบเขตเหล่านี้เป็นช่วงความถี่และเส้นความละเอียด

ช่วงความถี่

ช่วงความถี่จะกำหนดความถี่ที่จะรวมอยู่ในการคำนวณ FFT หากช่วงความถี่ที่เลือกต่ำเกินไป จะพลาดข้อผิดพลาดที่ความถี่สูงกว่า หากช่วงความถี่ที่เลือกสูงเกินไป ชุดความถี่ที่อยู่ใกล้กันอาจถูกรวมเข้าด้วยกัน นอกจากนี้ช่วงความถี่ยังกำหนดเวลาการรับข้อมูลอีกด้วย ความถี่ของสัญญาณคาบคือค่าผกผันของเวลา ยิ่งช่วงความถี่ที่เลือกต่ำเท่าใด การรวบรวมข้อมูลก็จะยิ่งใช้เวลานานขึ้นเท่านั้น ใน PdM FFT ส่วนใหญ่เริ่มต้นที่ DC (0 Hz) และดำเนินต่อไปจนถึงค่าสูงสุดบางค่า ช่วงความถี่สูงสุดเรียกว่า Fmax สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้น คุณสามารถตั้งค่าขีดจำกัดล่างของช่วงความถี่ที่ค่ามากกว่า 0 Hz และขีดจำกัดที่สูงกว่าบางส่วนได้ สิ่งนี้เรียกว่าสเปกตรัมแบบซูม

ปณิธาน

ขอบเขตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าประการที่สองคือเส้นความละเอียด สเปกตรัมความถี่แต่ละเส้นแบ่งออกเป็นเส้นสเปกตรัมจำนวนจำกัด เส้นสเปกตรัมเป็นชื่อเรียกที่ผิดจริงๆ เนื่องจากในความเป็นจริงแล้ว ไม่ใช่เส้น แต่เป็นถังสเปกตรัม แต่ละสเปกตรัมบินจะมีขีดจำกัดความถี่สูงและต่ำ ขีดจำกัดเหล่านี้กำหนดโดยช่วงความถี่ของ FFT และจำนวนสาย ความกว้างของช่องสเปกตรัมเรียกว่าแบนด์วิธ (BW) หากต้องการกำหนดความกว้างของแต่ละช่องสเปกตรัม เพียงแบ่งจำนวนเส้นสเปกตรัมออกเป็นช่วงความถี่ (FR) หากช่วงความถี่คือ 100 Hz และมีเส้นสเปกตรัม 100 เส้น ความกว้างของแต่ละเส้นจะเท่ากับ 1 Hz

BW = # เส้น/FR

แบนด์วิธของแต่ละช่องสเปกตรัมสามารถคำนวณได้โดยการลบขีดจำกัดความถี่ต่ำ (fl) ออกจากขีดจำกัดความถี่บน (fu) ของแต่ละช่องสเปกตรัม

BW = ฟู -ชั้น

Spectral Bin แต่ละอันอยู่ในแนวเดียวกับ Bin ก่อนหน้า และขีดจำกัดความถี่ล่างของแต่ละ Bin คือขีดจำกัดความถี่ด้านบนของ Bin ก่อนหน้า ขีดจำกัดความถี่บนจะเป็นขีดจำกัดล่างของช่องเก็บบวกแบนด์วิธ

ตัวอย่างเช่น: ในสเปกตรัมช่องแรกในสเปกตรัม 100 เส้นที่มี FR ตั้งแต่ DC ถึง 100 Hz ขีดจำกัดความถี่ล่างคือ 0 และขีดจำกัดความถี่บนคือ 1 Hz BW ของถังสเปกตรัมคือ 1 Hz จากนั้นช่องที่สองจะ ช่วงความถี่จะกำหนดความถี่ที่จะรวมไว้ในการคำนวณการแปลงฟูเรียร์แบบเร็ว (FFT) หากช่วงความถี่ที่เลือกต่ำเกินไป จะพลาดข้อผิดพลาดที่ความถี่สูงกว่า 20 มิถุนายน/กรกฎาคม 2555 เปลี่ยนจาก 1 Hz เป็น 2 Hz, ช่องที่สามจาก 2 Hz ถึง 3 Hz และต่อๆ ไป โดยช่องสเปกตรัมสุดท้าย 99 Hz ถึง 100 Hz

หากแบนด์วิดท์ของช่องสเปกตรัมกว้างเกินไป หลายความถี่อาจอยู่ในช่องสเปกตรัมเดียวกัน นอกจากนี้ เมื่อประเมินสเปกตรัมความถี่ ความถี่ที่แสดงของถังสเปกตรัมคือความถี่กลาง (cf) ของถังสเปกตรัมนั้น ในการหาค่า cf ของช่องสเปกตรัม เพียงคำนวณค่าเฉลี่ยของขีดจำกัดความถี่บนและขีดจำกัดความถี่ล่าง

cf = (fu + fl)/2

ความหมายก็คือความถี่ที่ระบุอาจไม่ใช่ความถี่ของสัญญาณจริง ค่าความถี่ที่แสดงคือความถี่ศูนย์กลางของช่องสเปกตรัม ในขณะที่ความถี่จริงของรูปคลื่นอาจเป็นความถี่ใดก็ได้ภายในแบนด์วิธของช่องสเปกตรัม แต่ละช่องสเปกตรัมอาจมีความถี่มากกว่าหนึ่งความถี่ ยิ่งแบนด์วิธกว้างขึ้น ความถี่ของค่าที่แสดงของช่องสเปกตรัมก็จะยิ่งแม่นยำน้อยลงเท่านั้น และสิ่งนี้จะเพิ่มความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์

เพื่อลดข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์นี้ เพียงเพิ่มความละเอียดของสเปกตรัม FFT การลดช่วงความถี่ของ FFT จะเพิ่มความละเอียด แต่ยังเพิ่มทั้งช่วงเวลาระหว่างเวลาสุ่มตัวอย่างข้อมูลและเวลาในการรับข้อมูลอีกด้วย อีกวิธีหนึ่งคือการเพิ่มจำนวนช่องสเปกตรัมที่จะแบ่ง FFT การเพิ่มจำนวนช่องสเปกตรัมจำเป็นต้องเก็บตัวอย่างสัญญาณที่วัดได้มากขึ้น หากต้องการเพิ่มจำนวนบรรทัดเป็นสองเท่า จะต้องได้รับข้อมูลเป็นสองเท่า

การกำหนดความละเอียด

จำนวนเส้นความละเอียด (# เส้น) ของสเปกตรัม FFT สามารถกำหนดได้โดยการคูณระยะเวลา (P) ของรูปคลื่นเวลาด้วยช่วงความถี่ (FR) ในหน่วยรอบต่อวินาที (cps)

(# บรรทัด=P x FR)

เนื่องจาก ESA แปลงรูปคลื่นเวลาให้เป็นดิจิทัล FFT จึงดำเนินการในคอมพิวเตอร์ ซึ่งสามารถเปลี่ยนความละเอียด FFT ได้หลังจากการรวบรวมข้อมูล ซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบส่วนเล็กๆ ของรูปคลื่นที่บันทึกไว้ได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการลดระยะเวลาในการจับเวลา จำนวนบรรทัดของการแก้ไขจะลดลงตามสัดส่วน และความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์จะเพิ่มขึ้น

การแสดงแอมพลิจูด

การปรับขนาดเชิงเส้น

การแสดงกราฟิก FFT ที่ใช้กันมากที่สุดคือสเกลเชิงเส้น ในระดับเชิงเส้น ระยะห่างระหว่างเครื่องหมายจะเท่ากันเสมอและมีระยะห่างเท่ากัน ช่วยให้สามารถแสดงข้อมูลทั้งหมดได้อย่างสะดวกบนกราฟเดียว การแสดงกราฟเชิงเส้นทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลเมื่อการเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายมีความสำคัญ และการเปลี่ยนแปลงที่น้อยมากไม่มีนัยสำคัญ หน่วยที่แสดงบนสเกลเชิงเส้นคือหน่วยทางวิศวกรรมของตัวแปรที่วัดได้ ใน ESA หน่วยเหล่านี้เป็นแรงดันไฟฟ้า (โวลต์) หรือกระแส (แอมป์)

มาตราส่วนลอการิทึม

สเกลลอการิทึมจะแสดงแอมพลิจูดตามขนาดหรือลอการิทึมของตัวแปรแทนที่จะเป็นตัวตัวแปรเอง ข้อดีประการหนึ่งของ Log Scale คือความสามารถในการแสดงช่วงแอมพลิจูดที่กว้างมากบนกราฟเดียว เมื่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในตัวแปรที่วัดมีความสำคัญ การแสดงตัวแปรในรูปแบบเชิงเส้นอาจไม่สามารถระบุการเปลี่ยนแปลงได้อย่างเพียงพอ ในกรณีเหล่านี้ จะใช้การแสดงลอการิทึม (บันทึก)

ใน ESA โดยทั่วไปจะใช้สเกลบันทึกเนื่องจากตัวแปรที่วัดได้คือแรงดันหรือกระแสในสาย การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยมากในการวัดอย่างใดอย่างหนึ่งเหล่านี้ใช้เพื่อระบุความผิดปกติในระบบมอเตอร์ ความถี่พาหะของตัวแปรเหล่านี้อยู่ที่ความถี่ของแรงดันไฟฟ้าที่ใช้ ซึ่งปกติคือ 50 Hz หรือ 60 Hz

เนื่องจากโดยพื้นฐานแล้วการแสดงลอการิทึมคืออัตราส่วน จึงเป็นวิธีที่สะดวกมากในการเปรียบเทียบตัวแปรที่ไม่เหมือนกัน สิ่งนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งใน ESA เนื่องจากสิ่งสำคัญประการหนึ่งคือความสามารถในการสร้างความแตกต่าง การปฏิวัติเริ่มต้นขึ้น! เพียง 2,450 เหรียญสหรัฐ! ระดับ ALiSENSOR™ มาแล้ว! ALiSENSOR™ Level เป็นระบบการวัดเชิงเรขาคณิตของ iOS เครื่องแรกของโลก ในปัจจุบัน การวัดเช่น ความตรง ความเอียง และความเหลี่ยม นั้นง่ายยิ่งขึ้นและประหยัดกว่าที่เคย! คุณยังสามารถใช้ iPad, iPhone หรือ iPod Touch ของคุณเองเป็นหน่วยแสดงผลได้ โดยใช้แอปที่ดาวน์โหลดได้ฟรีจาก App Store รวมถึงการอัปเดตอัตโนมัติด้วย! รับประกัน 2 ปี! โทรหรือเยี่ยมชม Alignment Supplies, Inc. วันนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบใหม่ที่ปฏิวัติวงการนี้! 419.887.5890 / 800.997.4467 www.alignmentsupplies.com กินระหว่างฟอลต์ของกำลังไฟเข้าและฟอลต์ที่เพิ่มขึ้นจากมอเตอร์หรือเครื่องจักรที่ขับเคลื่อน

หน่วยที่ใช้ในมาตราส่วนบันทึกคือเดซิเบล (db) ซึ่งเป็นลอการิทึมที่มีฐานสิบ db เป็นหน่วยที่ใช้อธิบายอัตราส่วน การวัดแรงดันและกระแสคือปริมาณสนาม และอัตราส่วน db ที่ใช้ใน ESA ก็เป็นปริมาณสนามเช่นกัน ตารางที่ 1 ให้คำแนะนำเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของตัวแปรที่วัดได้กับค่าพีคของรูปคลื่นกระแสและแรงดันไฟฟ้าเมื่อเปรียบเทียบกับพีคสูงสุดในสเปกตรัม

สรุป

การใช้ ESA อย่างมีประสิทธิภาพในฐานะเทคโนโลยี PdM จำเป็นต้องมีความสามารถในการจัดการ ตีความ และทำความเข้าใจกราฟ แผนภูมิ และการแสดงผลที่พัฒนาโดยซอฟต์แวร์ ESA จากนั้นกราฟ แผนภูมิ และจอแสดงผลเหล่านี้จะใช้เพื่อระบุความผิดปกติในระบบมอเตอร์ วิศวกรและช่างเทคนิค PdM ที่คุ้นเคยกับการวิเคราะห์การสั่นสะเทือนจะพบว่า ESA FFT คล้ายกับสเปกตรัมการสั่นสะเทือน และเทคนิคการวิเคราะห์หลายอย่างก็เหมือนกัน อย่างไรก็ตาม แม้แต่ใน MVA สิ่งสำคัญคือนักวิเคราะห์จะต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า FFT กล่าวหาอะไร แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือ สิ่งใดที่ไม่ใช่