La FFT (Transformada Rápida de Fourier) en el Análisis de Vibraciones

Definición: ¿Qué es una FFT?

En Transformada rápida de Fourier (FFT) Es un algoritmo matemático altamente eficiente que se utiliza para transformar una señal del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. En el análisis de vibraciones, esto significa convertir una señal cruda y compleja. forma de onda de tiempo (una gráfica de la amplitud de vibración en función del tiempo) en una espectro de frecuencias (Gráfico de amplitud de vibración versus frecuencia). Esta transformación es el proceso más importante y fundamental en el diagnóstico de maquinaria moderna.

¿Por qué la FFT es esencial para el diagnóstico?

Una forma de onda de tiempo sin procesar de una máquina en funcionamiento es una compleja combinación de muchas vibraciones diferentes que ocurren simultáneamente. Es casi imposible analizar esta señal y determinar el estado de la máquina. La FFT actúa como un prisma, separando esta compleja señal en sus componentes de frecuencia individuales. El resultado es un gráfico claro y práctico que permite al analista ver:

• ¿Qué frecuencias están presentes?
• ¿Cuánta energía (amplitud) hay en cada frecuencia?
• ¿Cuál es la relación entre estas frecuencias?

Debido a que diferentes fallas mecánicas y eléctricas (como desequilibrio, desalineación, defectos de cojinetes y holgura) generan vibraciones a frecuencias muy específicas y predecibles, el espectro FFT proporciona una hoja de ruta directa a la causa raíz de un problema.

Parámetros clave de un análisis FFT

Para adquirir un espectro FFT útil, un analista de vibraciones debe definir varios parámetros clave en el recopilador de datos o el software:

1. Fmax (Frecuencia máxima)

Esta es la frecuencia más alta que se incluirá en el espectro. Debe ser lo suficientemente alta como para capturar la falla de mayor frecuencia que se busca (por ejemplo, tonos de rodamientos o engranajes de alta frecuencia).

2. Resolución (Líneas de Resolución)

Esto determina el nivel de detalle del espectro. Se define como el número de intervalos de frecuencia discretos o puntos de datos que se calcularán a lo largo de la Fmáx. Un mayor número de líneas (p. ej., 3200 o 6400) resulta en una mejor resolución de frecuencia, lo que significa la capacidad de separar dos frecuencias de vibración muy próximas. Una alta resolución es crucial para diagnosticar frecuencias de batido o analizar bandas laterales en el análisis de cajas de cambios.

3. Promedio

Dado que la vibración de la máquina puede fluctuar, una sola FFT instantánea puede ser engañosa. El promediado implica adquirir múltiples FFT en rápida sucesión y luego promediarlas juntas. Este proceso reduce el ruido aleatorio y proporciona un espectro mucho más estable, repetible y representativo del estado real de la máquina.

4. Ventanas

Una función de ventana (como la de Hanning) es una ponderación matemática aplicada a los datos de la forma de onda temporal antes de calcular la FFT. Es una técnica de procesamiento de señales que se utiliza para minimizar un error llamado "fuga espectral", garantizando así la máxima precisión en la amplitud y frecuencia de las señales del espectro.

Interpretación de un espectro FFT

Un analista capacitado interpreta un espectro FFT buscando patrones característicos:

• Un gran pico en 1x la velocidad de carrera indica desequilibrar.
• Un gran pico en 2x la velocidad de carrera A menudo apunta a desalineación.
• Una serie de armonía (picos de 1x, 2x, 3x, 4x, etc.) es un signo clásico de holgura mecánica.
• Un pico de alta frecuencia con bandas laterales El espaciamiento a la velocidad de funcionamiento es un signo revelador de un fallo en la caja de cambios o en el cojinete.
• Un “piso” elevado de ruido de banda ancha puede indicar cavitación en una bomba o fricción.

Al comparar el espectro FFT actual con una línea de base tomada cuando la máquina estaba en buen estado, los analistas pueden detectar fácilmente los cambios y diagnosticar problemas en desarrollo mucho antes de que se conviertan en fallas críticas.

← Volver al índice principal