bearing_defect_frequencies — ACOUSTICS `bearing` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import acoustics; acoustics.bearing_defect_frequencies(rpm=1800.0, n_elements=9, element_diameter=8.0, pitch_diameter=40.0, contact_angle_deg=0.0)(또는 opsacoustics.get("bearing_defect_frequencies"))

사용법

기하로부터 구름 베어링의 네 가지 특징 주파수를 구합니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Derived, not tabulated. Under pure rolling the cage advances at half the sum

of the race surface speeds, which with `r = d/D cos(alpha)` gives, per

shaft revolution rate `f_r = rpm/60`:

• `FTF (cage / fundamental train) = f_r (1 - r) / 2`

• `BPFO (ball pass, outer race) = N f_r (1 - r) / 2 = N * FTF`

• `BPFI (ball pass, inner race) = N f_r (1 + r) / 2`

• `BSF (ball spin) = f_r (1 - r^2) D / (2 d)`

Two exact identities fall out and are asserted in the tests, because they

catch a transposed `d and D immediately: BPFO + BPFI = N f_r`

exactly, and `BPFO = N * FTF` exactly. Measured for the defaults

(1800 rpm, 9 elements, d = 8, D = 40, alpha = 0): `ratio = 0.200000`,

`f_r = 30.000000, FTF = 12.000000, BPFO = 108.000000`,

`BPFI = 162.000000, BSF = 72.000000` Hz, with

`BPFO + BPFI - 9 f_r = 0.000e+00 and BPFO - 9 FTF = 0.000e+00` —

exactly zero in float64, not merely small.

Returns a dict with `shaft_hz, ftf_hz, bpfo_hz, bpfi_hz`,

`bsf_hz, ratio (d/D cos alpha`), and the inputs echoed back.

Also `bsf_hz_2x`: a rolling element normally strikes *both* races per

spin, so a spall on the element itself is usually seen at `2 * BSF`, and

reporting only `BSF` is the classic way to miss it.

These are the no-slip kinematic rates. Real bearings slip by roughly a

percent, so an observed line within about 1 % of one of these is a match and

an exact match is a coincidence; that tolerance is the caller's to apply.

Raises `ValueError: non-real / string / bool scalars, rpm <= 0`,

`n_elements` not an int >= 2, non-positive diameters, an

`element_diameter >= pitch_diameter` (geometrically impossible — the

rolling elements would not fit inside the pitch circle, and the usual cause

is the two arguments being swapped, which otherwise returns a negative FTF

and a plausible-looking BPFI), and `|contact_angle_deg| >= 90`.

자세한 사용 가이드

• acoustic_condition_monitoring 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

istft

같은 카테고리(`bearing`)

envelope_spectrum · spectral_kurtosis · cepstrum

*Provenance: acoustics.py — ACOUSTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

bearing_defect_frequencies — ACOUSTICS bearing op

사용법