Qu'est-ce que l'Auto-Spectrum ? Analyse de fréquence monocanal • Équilibreur portable, analyseur de vibrations " Balanset " pour l'équilibrage dynamique des concasseurs, ventilateurs, broyeurs, vis sans fin de moissonneuses-batteuses, arbres, centrifugeuses, turbines et autres rotors. Qu'est-ce que l'Auto-Spectrum ? Analyse de fréquence monocanal • Équilibreur portable, analyseur de vibrations " Balanset " pour l'équilibrage dynamique des concasseurs, ventilateurs, broyeurs, vis sans fin de moissonneuses-batteuses, arbres, centrifugeuses, turbines et autres rotors.

Qu'est-ce que l'autospectre ? Analyse de fréquence monocanal

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Comprendre l'auto-spectre

Définition : Qu'est-ce que l'Auto-Spectrum ?

Auto-spectre (également appelé autospectre, spectre de puissance ou simplement spectre) est la représentation du domaine fréquentiel d'un seul vibration signal, montrant la distribution de l'énergie vibratoire ou amplitude en fonction de la fréquence. Elle est calculée en prenant la Transformée de Fourier rapide (FFT) du signal et affiche l'amplitude de chaque composante fréquentielle. Le terme “ autospectre ” le distingue du spectre croisé (qui relie deux signaux différents), soulignant qu'il s'agit du spectre d'un signal avec lui-même.

En pratique, l'auto-spectre est ce que la plupart des gens appellent simplement “ le spectre ” ou “ spectre FFT ” : c'est l'affichage d'analyse de fréquence standard dans les analyseurs de vibrations montrant des pics à déséquilibrer, fréquences de défaut des roulements, l'engrènement et d'autres composants de diagnostic. Il est important de comprendre qu'il s'agit techniquement d'un spectre automatique lorsqu'on travaille avec des analyses multicanaux où les spectres croisés et d'autres fonctions de corrélation entrent en jeu.

Fondements mathématiques

Méthodes de calcul

FFT directe

  • Calculer la FFT du signal temporel
  • Calculer la grandeur de chaque composant FFT complexe
  • Afficher la magnitude par rapport à la fréquence
  • Le plus courant et le plus simple

Par autocorrélation

  • Calculer la fonction d'autocorrélation du signal
  • Prendre la FFT de l'autocorrélation
  • Le résultat est un auto-spectre (théorème de Wiener-Khinchin)
  • Itinéraire mathématiquement équivalent mais informatiquement différent

Calcul de la moyenne

  • Plusieurs auto-spectres calculés à partir d'enregistrements temporels séquentiels
  • Moyennés ensemble pour réduire le bruit et améliorer la fiabilité statistique
  • Typique : 4 à 16 moyennes pour le diagnostic des machines
  • Plus de moyennes pour les vibrations aléatoires (50-100+)

Propriétés et caractéristiques

Valeur réelle

  • L'auto-spectre est toujours réel (pas de partie imaginaire)
  • Représente uniquement la magnitude, non phase information
  • Perte de phase dans le calcul de magnitude
  • Suffisant pour la plupart des diagnostics à point unique

Toujours positif

  • Valeurs toujours ≥ 0 (grandeur au carré ou magnitude)
  • Ne peut pas avoir de valeurs spectrales négatives
  • Représente l'énergie ou la puissance (intrinsèquement positif)

Symétrique (pour les signaux réels)

  • Auto-spectre du signal réel symétrique autour de la fréquence de Nyquist
  • Les fréquences négatives reflètent les fréquences positives
  • Seules les fréquences positives sont affichées (contiennent toutes les informations)

Auto-Spectrum dans le diagnostic des machines

Affichage de diagnostic standard

  • Ce que les techniciens appellent “ le spectre ” ou “ FFT ”
  • Affiche toutes les composantes de fréquence de vibration
  • Pics identifiés et adaptés aux types de défauts
  • Outil principal pour le diagnostic des pannes

Caractéristiques typiques

  • 1× Pic : Déséquilibre ou autres sources 1×
  • 2× Pic : Désalignement ou desserrage
  • Fréquences de roulement : BPFO, BPFI, BSF, FTF
  • Engrenage : Fréquence d'engagement des dents
  • Électrique: 2× fréquence de ligne (120/100 Hz)
  • Niveau de bruit : Niveau de fond dû aux vibrations et au bruit aléatoires

Auto-spectre vs. Cross-spectre

Auto-Spectrum (canal unique)

  • Spectre d'un signal
  • Affiche le contenu en fréquence
  • Aucune information de phase
  • Suffisant pour la plupart des diagnostics
  • FFT monocanal standard

Spectre croisé (deux canaux)

  • Relation entre deux signaux
  • Affiche le contenu de fréquence commun
  • Inclut la relation de phase
  • Utilisé dans l'analyse de la fonction de transfert, la cohérence
  • Nécessite deux canaux synchronisés

Moyennage des spectres automatiques

Moyenne linéaire

  • Moyenne arithmétique de plusieurs auto-spectres
  • Réduit les variations aléatoires du bruit
  • Améliore l'estimation du spectre réel
  • Norme pour l'analyse des machines

Moyenne exponentielle

  • Moyenne pondérée donnant plus de poids aux spectres récents
  • Utile pour suivre l'évolution des conditions
  • Applications de surveillance en temps réel

Maintien du pic (spectre maximal)

  • Chaque compartiment de fréquence contient une valeur maximale
  • Capture les composants transitoires
  • Utile pour l'analyse du démarrage/arrêt

Formats d'affichage

Échelle linéaire

  • Axe Y linéaire (mm/s, m/s², etc.)
  • Valeurs absolues faciles à lire
  • Les petits pics peuvent être invisibles si de grands pics sont présents
  • Commun pour les analyses de routine

Échelle logarithmique (dB)

  • Axe Y en décibels (20 log(Amplitude/Référence))
  • Large plage dynamique visible
  • Petits et grands pics tous deux visibles
  • Commun pour la recherche et l'analyse détaillée

Axe des fréquences

  • Linéaire: Espacement Hz égal, norme pour les machines
  • Logarithmique: Espacement d'octave égal, utile pour les larges plages de fréquences

Indicateurs de qualité

Qualité spectrale

  • Spectre propre : Pics clairs, faible bruit de fond
  • Spectre bruyant : Contexte élevé, pics peu clairs
  • Moyenne : Améliore la qualité en réduisant le bruit
  • Résolution : Suffisant pour séparer les pics proches

Indicateurs de surcharge

  • Vérifier la surcharge du signal pendant l'acquisition
  • La surcharge crée de fausses composantes spectrales
  • Ajuster le gain d'entrée en cas de surcharge

L'autospectre est l'outil d'analyse fréquentielle fondamental pour le diagnostic vibratoire. Il représente la FFT monocanal utilisée quotidiennement par les techniciens pour identifier les défauts et évaluer leur état. Comprendre que le spectre est techniquement un autospectre, et comprendre son lien avec les spectres croisés et autres techniques d'analyse spectrale, constitue la base d'une analyse multicanal avancée et d'un diagnostic complet des machines.

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