Comprensión del aliasing en el análisis de vibraciones

Definición: ¿Qué es el aliasing?

Alias Es un error crítico de procesamiento de señales que puede ocurrir durante el análisis digital de datos de vibración. Ocurre cuando una señal se muestrea a una velocidad demasiado baja para capturar con precisión sus componentes de frecuencia más alta. Como resultado, estas frecuencias altas se "pliegan" o "suplantan" frecuencias más bajas en el espectro FFT resultante, creando picos de frecuencia falsos que pueden llevar a un diagnóstico erróneo grave del estado de la máquina.

El teorema de Nyquist y la frecuencia de muestreo

Para entender el aliasing, primero hay que entender el Teorema de Nyquist (también conocido como teorema de muestreo de Nyquist-Shannon). Este principio fundamental del procesamiento digital de señales establece:

Para representar con precisión una señal analógica en forma digital, la frecuencia de muestreo (Fs) debe ser al menos el doble del componente de frecuencia más alta (Fmax) presente en la señal.

Esta frecuencia de muestreo mínima (2 * Fmax) se denomina tasa de NyquistEn el análisis de vibraciones, la frecuencia de interés más alta que se puede medir con precisión es, por lo tanto, la mitad de la frecuencia de muestreo (Fmáx = Fs / 2). Esta Fmáx se conoce a menudo como frecuencia de Nyquist.

¿Cómo se produce el aliasing?

Imagine una señal de vibración de alta frecuencia medida por un analizador digital. El analizador toma muestras discretas (instantáneas) de la señal a una frecuencia fija (la frecuencia de muestreo).

• Si la frecuencia de muestreo es suficientemente alta (muy por encima de la frecuencia de Nyquist), el analizador captura una cantidad suficiente de puntos para reconstruir con precisión la forma de onda.
• Sin embargo, si la frecuencia de muestreo es demasiado baja, el analizador no detecta lo que ocurre entre muestras. Los pocos puntos que captura pueden conectarse para formar una onda sinusoidal completamente diferente, de menor frecuencia. Esta nueva frecuencia falsamente baja se conoce como "alias".

Por ejemplo, si una señal contiene un componente de 900 Hz, pero la Fmáx del analizador está configurada en 500 Hz (lo que significa una frecuencia de muestreo de 1000 Hz), dicho componente no se podrá medir correctamente. Aparecerá como un pico a una frecuencia más baja (específicamente en Fs – 900 Hz = 1000 – 900 = 100 Hz), lo que podría confundirse con una vibración a una velocidad de funcionamiento de 1X.

Prevención del aliasing: el filtro antialiasing

Es imposible conocer de antemano todo el contenido de alta frecuencia (p. ej., proveniente de ruido ultrasónico, impactos o interferencias de radiofrecuencia) que podría estar presente en una señal. Por lo tanto, confiar simplemente en establecer una frecuencia de muestreo suficientemente alta no es una solución práctica.

La solución utilizada en todos los analizadores de vibraciones digitales modernos es la filtro anti-aliasingEste es un filtro paso bajo empinado que se coloca en la ruta de la señal *antes* del convertidor analógico-digital (ADC). Así es como funciona:

1. El usuario establece la frecuencia máxima deseada (Fmax) para su análisis.
2. En función de este Fmax, el analizador establece automáticamente la frecuencia de corte del filtro anti-aliasing ligeramente por encima de Fmax.
3. La señal analógica del sensor pasa a través de este filtro, que elimina o atenúa fuertemente todas las frecuencias por encima del punto de corte.
4. Luego, solo la señal filtrada y “limpia” se envía al ADC para su muestreo.

Al eliminar las altas frecuencias que la frecuencia de muestreo elegida no puede gestionar, el filtro antialiasing impide físicamente su aparición. Es uno de los componentes más críticos de un analizador de señales digitales, ya que garantiza que el espectro FFT resultante sea una representación fiel y precisa de la vibración de la máquina dentro del rango de frecuencias seleccionado.

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