fft

[Data] 전동 모터 이상탐지 및 분류를 위한 주파수 분석

1. 데이터 취득 Sampling rate 25.6kHz DC Motor, 자체 제작 실험환경 데이터 파일 당 102,400개 포인트 2. FFT 모터 주파수 분석 1. Normal 정상상태 모터의 주파수는 진동 차수(Harmonic)가 반비례한다. 현재 실험 세트의 모터는 약 3600rpm을 가지고 있으므로 진동차수는 1차 60Hz, 2차 120Hz, 3차 180Hz로 이루어져 있다. 위 FFT 주파수 분석 결과 1차, 2차, 3차 진동 차수 순으로 amplitude가 감소하는 것을 확인할 수 있다. 2. Misalignment 오정렬(Misalignment) 상태는 Parallel Misalignment(지면과 모터의 축은 평행하나 베어링을 기준으로 단차가 존재할 떄)와 Angular Misalign..

[Monitoring System] 4. UDP 통신으로 실시간 진동 데이터 FFT / STFT시각화(numpy, tensorflow, pytorch)

결론부터 말하면 stft는 부하가 너무 심해서 실시간으로 시각화하는 것은 무리무리무리이다. 일단 matplotlib 자체에서 단순 시각화를 하기에도 데이터 양이 너무 많기 때문에 일종의 녹화기능을 넣어서 원하는 만큼의 데이터를 fft / stft 처리해서 따로 시각화하기로 결정하였다. 그래도 FFT 정도는 실시간으로 가능할 것 같아서 gpu accelerator를 사용해서 구현하였다. 그러나 CUDA 환경이 아닌 곳에서도 쓸 수 있도록 numpy로도 코드를 추가했다. 이전까지 코드는 요기에 있다. https://dnai-deny.tistory.com/65 [Monitoring System] 3. UDP 통신으로 실시간 진동 데이터 Plotting(feat. matplotlib) 이번 포스팅에서는 이전 m..