Aliasing in der Schwingungsanalyse verstehen

Definition: Was ist Aliasing?

Aliasing ist ein kritischer Signalverarbeitungsfehler, der bei der digitalen Analyse von Schwingungsdaten auftreten kann. Er entsteht, wenn ein Signal mit einer zu niedrigen Abtastrate abgetastet wird, um seine höchsten Frequenzkomponenten genau zu erfassen. Infolgedessen werden diese hohen Frequenzen im resultierenden FFT-Spektrum „nach unten gefaltet“ oder „imitieren“ niedrigere Frequenzen. Dadurch entstehen falsche Frequenzspitzen, die zu einer schwerwiegenden Fehldiagnose des Maschinenzustands führen können.

Das Nyquist-Theorem und die Abtastrate

Um Aliasing zu verstehen, muss man zunächst die Nyquist-Theorem (auch bekannt als Nyquist-Shannon-Abtasttheorem). Dieses grundlegende Prinzip der digitalen Signalverarbeitung besagt:

Um ein analoges Signal in digitaler Form genau darzustellen, muss die Abtastfrequenz (Fs) mindestens doppelt so hoch sein wie die höchste im Signal vorhandene Frequenzkomponente (Fmax).

Diese minimale Abtastrate (2 * Fmax) wird als Nyquist-Rate. Bei der Schwingungsanalyse ist die höchste Frequenz, die genau gemessen werden kann, daher die halbe Abtastrate (Fmax = Fs / 2). Diese Fmax wird oft als Nyquist-Frequenz bezeichnet.

Wie kommt es zu Aliasing?

Stellen Sie sich ein hochfrequentes Vibrationssignal vor, das von einem digitalen Analysator gemessen wird. Der Analysator nimmt diskrete Abtastungen (Momentaufnahmen) des Signals mit einer festen Rate (der Abtastfrequenz) auf.

• Wenn die Abtastrate hoch genug ist (deutlich über der Nyquist-Rate), erfasst der Analysator eine ausreichende Anzahl von Punkten, um die Wellenform genau zu rekonstruieren.
• Ist die Abtastrate jedoch zu niedrig, „übersieht“ der Analysator, was zwischen den Abtastungen passiert. Die wenigen Punkte, die er erfasst, können zu einer völlig anderen Sinuswelle mit niedrigerer Frequenz verbunden werden. Diese neue, falsche niedrige Frequenz ist der „Alias“.

Wenn ein Signal beispielsweise eine 900-Hz-Komponente enthält, der Fmax-Wert des Analysators jedoch auf 500 Hz eingestellt ist (was einer Abtastrate von 1000 Hz entspricht), kann die 900-Hz-Komponente nicht korrekt gemessen werden. Sie wird „verzerrt“ und erscheint als Spitze bei einer niedrigeren Frequenz (insbesondere bei Fs – 900 Hz = 1000 – 900 = 100 Hz), was möglicherweise fälschlicherweise für eine Schwingung mit einfacher Laufgeschwindigkeit gehalten wird.

Aliasing verhindern: Der Anti-Aliasing-Filter

Es ist unmöglich, alle Hochfrequenzanteile (z. B. durch Ultraschallgeräusche, Stöße oder Hochfrequenzstörungen) eines Signals im Voraus zu kennen. Daher ist es keine praktische Lösung, sich einfach darauf zu verlassen, die Abtastrate hoch genug einzustellen.

Die Lösung, die in allen modernen digitalen Schwingungsanalysatoren verwendet wird, ist die Anti-Aliasing-Filter. Dies ist ein steiler Tiefpassfilter, der im Signalpfad *vor* dem Analog-Digital-Wandler (ADC) platziert wird. So funktioniert es:

1. Der Benutzer legt die gewünschte maximale Frequenz (Fmax) für seine Analyse fest.
2. Basierend auf diesem Fmax stellt der Analysator die Grenzfrequenz des Anti-Aliasing-Filters automatisch etwas über Fmax ein.
3. Das analoge Signal vom Sensor durchläuft diesen Filter, der alle Frequenzen oberhalb des Grenzpunkts entfernt oder stark dämpft.
4. Nur das gefilterte, „saubere“ Signal wird dann zur Abtastung an den ADC gesendet.

Durch die Entfernung der hohen Frequenzen, die die gewählte Abtastrate nicht verarbeiten kann, macht der Anti-Aliasing-Filter das Auftreten von Aliasing physikalisch unmöglich. Er ist eine der wichtigsten Komponenten eines digitalen Signalanalysators und stellt sicher, dass das resultierende FFT-Spektrum eine echte und genaue Darstellung der Maschinenschwingungen innerhalb des gewählten Frequenzbereichs ist.

← Zurück zum Hauptindex