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Gli accelerometri MEMS sono candidati interessanti per il monitoraggio delle macchine industriali, basato sulle vibrazioni, poiché, sono economici, facili da utilizzare, pesano e consumano poco rispetto agli accelerometri piezoelettrici tradizionali. Grazie a queste caratteristiche i produttori di apparecchiature possono integrare più accelerometri MEMS per misurare i segnali di vibrazione in diverse parti della macchina e, successivamente, diagnosticare eventuali guasti e anomalie identificando pattern di vibrazioni che si discostano da quelli normali. Mentre i pattern sono unici per differenti modelli di macchine e punti di montaggio dei sensori, la tecnica si basa ampiamente sulla raccolta di informazioni dallo spettro di frequenza delle vibrazioni, rilevate dagli accelerometri, sul monitoraggio dello scostamento in frequenza dei toni di vibrazione, dell’insorgenza di armoniche e della variazione dell’ampiezza delle vibrazioni a banda larga, in particolare delle bande di frequenza (1).
I progettisti che utilizzano un accelerometro con uscita digitale devono tener conto delle limitazioni della larghezza di banda imposte dai filtri digitali della catena del segnale e prestare attenzione all’aliasing dei segnali ad alta frequenza nella banda del sensore per una determinata frequenza (di campionamento) dei dati di uscita. Con una frequenza di campionamento S, un segnale di vibrazione a frequenza f (dove f < S/2) è indistinguibile da uno a frequenza maggiore S/2 + f, a causa del folding. Nelle applicazioni di monitoraggio delle condizioni questa situazione potrebbe causare un’interpretazione errata del profilo di vibrazione delle macchine.
Prendiamo, ad esempio, gli accelerometri ADXL355 e ADXL354 destinati alla misurazione delle vibrazioni ad alta risoluzione, a basso impatto acustico per consentire il rilevamento precoce dei difetti strutturali tramite reti di sensori wireless. I filtri digitali interni dell’ADXL355 causano l’aliasing delle frequenze fuori banda all’interno della banda dell’accelerometro. Ad esempio, per il funzionamento a 4 kHz ODR, una larghezza di banda di frequenze a 1 kHz superiore alla frequenza di Nyquist (2kHz) comporta l’aliasing. Ciò è particolarmente importante per le frequenze superiori a 3 kHz che possono avere un aliasing all’interno della larghezza di banda dell’accelerometro (1 kHz), causando un rilevamento errato all’uscita. Una combinazione del filtro e della risonanza del sensore comporta un’attenuazione di ~25 dB per il segnale di 3 kHz riportato a 1 kHz (v. figura 1). Il range dinamico dell’accelerometro con densità di rumore N = 25 μg/√Hz e larghezza di banda BW = 1 kHz, considerando l’intervallo di misurazione R = ±8 g, è:
L’attenuazione per tutte le frequenze comprese tra 3 kHz e 3,9 kHz è inferiore alla dinamica del sensore, pertanto il segnale con aliasing sarà maggiore del rumore di fondo dell’accelerometro. Nelle applicazioni in cui è accettabile una larghezza di banda più piccola, l’ADXL355 potrebbe essere utilizzato filtrando in modo digitale l’uscita per limitare la banda a frequenze inferiori in modo che l’attenuazione del segnale con aliasing risulti maggiore del range dinamico richiesto nell’applicazione. Se l’applicazione richiede il monitoraggio di segnali di vibrazione di ampiezza superiore a una determinata soglia, in modo che il range dinamico richiesto sia 30 dB (±8 g a ±8 mg), la larghezza di banda può essere limitata a 750 Hz usando un filtro digitale (es. filtro di Butterworth di ordine 4) sull’uscita. Se l’attenuazione richiesta dall’applicazione per i segnali con aliasing è maggiore della risposta effettiva dell’ADXL355, si raccomanda di utilizzare l’ADXL354 che, non essendo dotato di filtri digitali interni, non comporta fenomeni di aliasing.
Figura 1. ADXL355, aliasing vs. frequenza in uscita a seguito del filtraggio digitale.
Anthony DeSimone è un ingegnere che lavora presso la divisione Automation, Energy, and Sensor di Analog Devices; il Dr. Siddharth Tallur è un ingegnere che lavora presso la High Performance Sensors Division di Analog Devices.
