Comprendre l'analyse spectrale

1. Définition : Qu’est-ce que l’analyse spectrale ?

Analyse spectrale est le processus de prise d'un signal complexe, tel qu'un forme d'onde temporelle d'un capteur de vibrations, puis en le décomposant en ses composantes fréquentielles individuelles. L'objectif principal de l'analyse spectrale est de transformer le signal du domaine temporel (amplitude d'observation vs. temps) au domaine fréquentiel (amplitude d'observation vs. fréquence).

Le résultat de ce processus est un spectre (pluriel : spectres), qui est un graphique montrant l’amplitude des vibrations à chaque fréquence spécifique. L’analyse spectrale est la technique la plus fondamentale et la plus puissante diagnostic des vibrations, car il permet à un analyste d’identifier les signatures de fréquence uniques associées à différents défauts de machine.

2. Le rôle de la Transformée de Fourier rapide (FFT)

L'analyse spectrale moderne est rendue possible par un algorithme très efficace appelé Transformée de Fourier rapide (FFT). La FFT est une procédure mathématique programmée dans chaque ordinateur numérique analyseur de vibrationsIl prend les données de forme d'onde temporelle numérisées comme entrée et produit le spectre de fréquence comme sortie.

La FFT permet de visualiser un signal complexe et apparemment chaotique, très difficile à interpréter dans le domaine temporel, comme une série claire de pics de fréquence distincts dans le domaine fréquentiel.

3. Le pouvoir diagnostique du spectre

L'analyse spectrale est si efficace car différents problèmes mécaniques et électriques des machines tournantes génèrent des vibrations à des fréquences caractéristiques prévisibles. En examinant le spectre, un analyste peut diagnostiquer la cause profonde d'un problème en faisant correspondre les fréquences des pics à un schéma de défaut connu.

Voici quelques exemples courants :

• Un grand pic à 1X le vitesse de course indique souvent déséquilibrer.
• Un pic important à 2 fois la vitesse de course est un signe classique de désalignement.
• Une série de pics à des multiples non entiers de la vitesse de course peut indiquer défauts de roulement.
• Un pic de grande amplitude à la fréquence d'engrènement (GMF) avec bandes latérales indique défauts d'engrenage.
• Un pic à 2 fois la fréquence de la ligne électrique peut indiquer un problème de stator du moteur.

4. Paramètres clés de l'analyse spectrale

Pour acquérir un spectre utile, un analyste doit définir plusieurs paramètres clés :

• 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 les fréquences des défauts suspectés (par exemple, les fréquences élevées des problèmes d'engrenages).
• Résolution (Lignes de résolution) : Cela détermine le niveau de détail du spectre. Un nombre élevé de lignes offre une meilleure résolution en fréquence, ce qui permet à l'analyseur de distinguer deux pics de fréquence très proches. Ceci est essentiel pour identifier les bandes latérales dans l'analyse des boîtes de vitesses.
• Moyenne : Pour obtenir un spectre propre et stable, l'analyseur prend plusieurs « instantanés » des données et les moyenne. Cela élimine le bruit aléatoire et fournit une représentation plus précise de la vibration réelle en régime permanent.
• Fenêtrage: Une fonction mathématique (comme une fenêtre de Hanning) est appliquée aux données pour éviter une erreur de traitement appelée fuite spectrale, ce qui peut déformer les amplitudes et les formes des pics de fréquence.

Essentiellement, l’analyse spectrale est au cœur du diagnostic moderne des vibrations, fournissant une vue « radiographique » claire des forces et des mouvements qui se produisent à l’intérieur d’une machine.

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