Entendiendo el Autoespectro
Definición: ¿Qué es Auto-Espectro?
Espectro automático (también llamado autoespectro, espectro de potencia o simplemente espectro) es la representación en el dominio de frecuencia de un único vibración señal, que muestra la distribución de la energía de vibración o amplitud en función de la frecuencia. Se calcula tomando la Transformada rápida de Fourier (FFT) de la señal y muestra la magnitud de cada componente de frecuencia. El término "autoespectro" lo distingue del espectro cruzado (que relaciona dos señales diferentes), destacando que es el espectro de una señal consigo misma.
En la práctica, el espectro automático es lo que la mayoría de la gente simplemente llama "el espectro" o "espectro FFT": es la pantalla de análisis de frecuencia estándar en los analizadores de vibración que muestra picos en desequilibrar, frecuencias de falla de los cojinetes, malla de engranajes y otros componentes de diagnóstico. Comprender que esto es técnicamente un espectro automático cobra importancia al trabajar con análisis multicanal, donde entran en juego los espectros cruzados y otras funciones de correlación.
Fundamentos matemáticos
Métodos de cálculo
FFT directa
- Calcular FFT de la señal de tiempo
- Calcular la magnitud de cada componente complejo de FFT
- Mostrar magnitud vs. frecuencia
- El más común y sencillo
Vía autocorrelación
- Calcular la función de autocorrelación de la señal
- Tome la FFT de autocorrelación
- El resultado es el autoespectro (teorema de Wiener-Khinchin)
- Ruta matemáticamente equivalente pero computacionalmente diferente
Promedio
- Espectros automáticos múltiples calculados a partir de registros de tiempo secuenciales
- Promediados para reducir el ruido y mejorar la confiabilidad estadística
- Típico: 4-16 promedios para diagnóstico de maquinaria
- Más promedios para vibración aleatoria (50-100+)
Propiedades y características
Valor real
- El autoespectro es siempre real (no hay parte imaginaria)
- Representa solo la magnitud, no fase información
- Pérdida de fase en el cálculo de magnitud
- Suficiente para la mayoría de los diagnósticos de un solo punto
Siempre positivo
- Valores siempre ≥ 0 (magnitud al cuadrado o magnitud)
- No puede tener valores espectrales negativos
- Representa energía o poder (inherentemente positivo)
Simétrico (para señales reales)
- Espectro automático de señal real simétrica alrededor de la frecuencia de Nyquist
- Las frecuencias negativas reflejan frecuencias positivas
- Solo se muestran frecuencias positivas (contienen toda la información)
Autoespectro en el diagnóstico de maquinaria
Pantalla de diagnóstico estándar
- Lo que los técnicos llaman “el espectro” o “FFT”
- Muestra todos los componentes de frecuencia de vibración
- Picos identificados y asociados a tipos de fallas
- Herramienta principal para el diagnóstico de fallas
Características típicas
- 1× Pico: Desequilibrio u otras fuentes 1×
- 2× Pico: Desalineación o holgura
- Frecuencias de rodamientos: BPFO, BPFI, BSF, FTF
- Malla de engranajes: Frecuencia de inserción de los dientes
- Eléctrico: 2× frecuencia de línea (120/100 Hz)
- Nivel de ruido: Nivel de fondo de vibración aleatoria y ruido
Espectro automático vs. espectro cruzado
Espectro automático (canal único)
- Espectro de una señal
- Muestra el contenido de frecuencia
- No hay información de fase
- Suficiente para la mayoría de los diagnósticos.
- FFT de un solo canal estándar
Espectro cruzado (dos canales)
- Relación entre dos señales
- Muestra contenido de frecuencia común
- Incluye relación de fase
- Se utiliza en el análisis de funciones de transferencia y coherencia.
- Requiere dos canales sincronizados
Promedio de espectros automáticos
Promedio lineal
- Promedio aritmético de múltiples autoespectros
- Reduce la variación aleatoria del ruido
- Mejora la estimación del espectro real
- Norma para el análisis de maquinaria
Promedio exponencial
- Promedio ponderado que da más peso a los espectros recientes
- Útil para el seguimiento de condiciones cambiantes
- Aplicaciones de monitorización en tiempo real
Retención de picos (espectro máximo)
- Cada contenedor de frecuencia contiene el valor máximo
- Captura componentes transitorios
- Útil para el análisis de inicio/apagado
Formatos de visualización
Escala lineal
- Eje Y lineal (mm/s, m/s², etc.)
- Valores absolutos fáciles de leer
- Los picos pequeños pueden ser invisibles si hay picos grandes presentes
- Común para análisis de rutina
Escala logarítmica (dB)
- Eje Y en decibelios (20 log(Amplitud/Referencia))
- Amplio rango dinámico visible
- Se ven picos pequeños y grandes
- Común para investigación y análisis detallado
Eje de frecuencia
- Lineal: Espaciado de Hz uniforme, estándar para maquinaria
- Logarítmico: Espaciado de octavas igual, útil para rangos de frecuencia amplios
Indicadores de calidad
Calidad espectral
- Espectro limpio: Picos claros, piso de ruido bajo
- Espectro ruidoso: Fondo alto, picos poco claros
- Promedio: Mejora la calidad al reducir el ruido.
- Resolución: Adecuado para separar picos cercanos
Indicadores de sobrecarga
- Comprobar si hay sobrecarga de señal durante la adquisición
- La sobrecarga crea componentes espectrales falsos
- Ajuste la ganancia de entrada si se produce una sobrecarga
El autoespectro es la herramienta fundamental de análisis de frecuencia en el diagnóstico de vibraciones, y representa la FFT de un solo canal que los técnicos utilizan a diario para la identificación de fallas y la evaluación del estado. Comprender que el espectro es técnicamente un autoespectro y su relación con los espectros cruzados y otras técnicas de análisis espectral sienta las bases para el análisis multicanal avanzado y el diagnóstico integral de maquinaria.
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