La FFT (Transformée de Fourier Rapide) dans l'analyse des vibrations

Définition : Qu'est-ce qu'une FFT ?

Le Transformée de Fourier rapide (FFT) est un algorithme mathématique hautement efficace utilisé pour transformer un signal du domaine temporel au domaine fréquentiel. En analyse vibratoire, cela signifie convertir un signal brut et complexe. forme d'onde temporelle (un tracé de l'amplitude des vibrations en fonction du temps) dans un spectre de fréquences (Un graphique de l'amplitude des vibrations en fonction de leur fréquence). Cette transformation est le processus le plus important et le plus fondamental du diagnostic des machines modernes.

Pourquoi la FFT est-elle essentielle pour le diagnostic ?

Une forme d'onde temporelle brute provenant d'une machine en marche est un mélange complexe de nombreuses vibrations différentes se produisant simultanément. Il est quasiment impossible d'analyser ce signal et de déterminer l'état de santé de la machine. La FFT agit comme un prisme, séparant ce signal complexe en ses composantes fréquentielles individuelles. Le résultat est un graphique clair et exploitable qui permet à l'analyste de visualiser :

• Quelles fréquences sont présentes ?
• Quelle est la quantité d’énergie (amplitude) à chaque fréquence ?
• Quelle est la relation entre ces fréquences ?

Étant donné que différents défauts mécaniques et électriques (tels que le déséquilibre, le désalignement, les défauts de roulement et le desserrage) génèrent chacun des vibrations à des fréquences très spécifiques et prévisibles, le spectre FFT fournit une feuille de route directe vers la cause première d'un problème.

Paramètres clés d'une analyse FFT

Pour acquérir un spectre FFT utile, un analyste de vibrations doit définir plusieurs paramètres clés sur le collecteur de données ou le logiciel :

1. Fmax (fréquence maximale)

Il s'agit de la fréquence la plus élevée qui sera incluse dans le spectre. Elle doit être suffisamment élevée pour capturer le défaut de fréquence le plus élevé recherché (par exemple, un engrènement d'engrenage ou des bruits de roulement à haute fréquence).

2. Résolution (Lignes de résolution)

Cela détermine le niveau de détail du spectre. Il est défini comme le nombre de « bins » de fréquences discrètes, ou points de données, qui seront calculés sur la Fmax. Un nombre élevé de lignes (par exemple, 3 200 ou 6 400) offre une meilleure résolution en fréquence, permettant de séparer deux fréquences de vibration très proches. Une haute résolution est essentielle pour diagnostiquer les fréquences de battement ou analyser les bandes latérales dans l'analyse des boîtes de vitesses.

3. Moyenne

Les vibrations des machines pouvant fluctuer, une simple FFT « instantanée » peut être trompeuse. Le moyennage consiste à acquérir plusieurs FFT successivement et rapidement, puis à les moyenner. Ce processus réduit le bruit aléatoire et fournit un spectre beaucoup plus stable, reproductible et représentatif de l'état réel de la machine.

4. Fenêtrage

Une fonction de fenêtre (comme celle de Hanning) est une pondération mathématique appliquée aux données temporelles de la forme d'onde avant le calcul de la FFT. Il s'agit d'une technique de traitement du signal utilisée pour minimiser une erreur appelée « fuite spectrale », garantissant ainsi une amplitude et une fréquence des signaux du spectre aussi précises que possible.

Interprétation d'un spectre FFT

Un analyste qualifié interprète un spectre FFT en recherchant des modèles caractéristiques :

• Un grand pic à 1x la vitesse de course indique déséquilibrer.
• Un grand pic à 2x la vitesse de course indique souvent désalignement.
• Une série de harmoniques (pics à 1x, 2x, 3x, 4x, etc.) est un signe classique de relâchement mécanique.
• Un pic à haute fréquence avec bandes latérales espacés à la vitesse de fonctionnement sont un signe révélateur d'un défaut de boîte de vitesses ou de roulement.
• Un « plancher » surélevé de bruit à large bande peut indiquer une cavitation dans une pompe ou une friction.

En comparant le spectre FFT actuel à une ligne de base prise lorsque la machine était en bon état, les analystes peuvent facilement repérer les changements et diagnostiquer les problèmes en développement bien avant qu'ils ne deviennent des pannes critiques.

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