कंपन विश्लेषण में FFT (फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म)

परिभाषा: एफएफटी क्या है?

The फास्ट फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म (FFT) एक अत्यधिक कुशल गणितीय एल्गोरिथम है जिसका उपयोग किसी सिग्नल को समय क्षेत्र से आवृत्ति क्षेत्र में रूपांतरित करने के लिए किया जाता है। कंपन विश्लेषण में, इसका अर्थ है एक अपरिष्कृत, जटिल सिग्नल को परिवर्तित करना। समय तरंगरूप (कंपन आयाम बनाम समय का एक प्लॉट) आवृत्ति स्पेक्ट्रम (कंपन आयाम बनाम आवृत्ति का एक आलेख)। यह परिवर्तन आधुनिक मशीनरी निदान में सबसे महत्वपूर्ण और मौलिक प्रक्रिया है।

निदान के लिए एफएफटी क्यों आवश्यक है?

किसी चालू मशीन से प्राप्त एक अपरिष्कृत समय तरंग, एक साथ होने वाले कई अलग-अलग कंपनों का एक जटिल मिश्रण होती है। इस संकेत को देखकर मशीन की स्थिति का आकलन करना लगभग असंभव है। FFT एक प्रिज्म की तरह कार्य करता है, जो इस जटिल संकेत को उसके अलग-अलग आवृत्ति घटकों में विभाजित करता है। परिणाम एक स्पष्ट, क्रियाशील चार्ट होता है जो विश्लेषक को यह देखने में सक्षम बनाता है:

• कौन सी आवृत्तियाँ मौजूद हैं?
• प्रत्येक आवृत्ति पर कितनी ऊर्जा (आयाम) है?
• इन आवृत्तियों के बीच क्या संबंध है?

क्योंकि विभिन्न यांत्रिक और विद्युतीय दोष (जैसे असंतुलन, गलत संरेखण, असर दोष और ढीलापन) प्रत्येक बहुत विशिष्ट, पूर्वानुमानित आवृत्तियों पर कंपन उत्पन्न करते हैं, एफएफटी स्पेक्ट्रम किसी समस्या के मूल कारण का सीधा रोडमैप प्रदान करता है।

एफएफटी विश्लेषण के प्रमुख पैरामीटर

एक उपयोगी एफएफटी स्पेक्ट्रम प्राप्त करने के लिए, कंपन विश्लेषक को डेटा कलेक्टर या सॉफ्टवेयर पर कई प्रमुख पैरामीटर परिभाषित करने होंगे:

1. Fmax (अधिकतम आवृत्ति)

यह वह उच्चतम आवृत्ति है जो स्पेक्ट्रम में शामिल होगी। इसे इतना ऊँचा सेट किया जाना चाहिए कि वह आपके द्वारा खोजे जा रहे उच्चतम आवृत्ति दोष (जैसे, उच्च-आवृत्ति गियर मेश या बेयरिंग टोन) को पकड़ सके।

2. संकल्प (संकल्प की रेखाएँ)

यह स्पेक्ट्रम में विवरण के स्तर को निर्धारित करता है। इसे असतत आवृत्ति "बिन्स" या डेटा बिंदुओं की संख्या के रूप में परिभाषित किया जाता है जिनकी गणना Fmax पर की जाएगी। रेखाओं की अधिक संख्या (जैसे, 3200 या 6400) बेहतर आवृत्ति विभेदन प्रदान करती है, जिसका अर्थ है कि दो कंपन आवृत्तियों को, जो एक-दूसरे के बहुत निकट हैं, अलग करने की क्षमता। उच्च विभेदन, बीट आवृत्तियों के निदान या गियरबॉक्स विश्लेषण में साइडबैंड का विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण है।

3. औसत

चूँकि मशीन कंपन में उतार-चढ़ाव हो सकता है, इसलिए एक एकल "स्नैपशॉट" FFT भ्रामक हो सकता है। औसत निकालने में कई FFT को शीघ्रता से प्राप्त करना और फिर उनका एक साथ औसत निकालना शामिल है। यह प्रक्रिया यादृच्छिक शोर को कम करती है और मशीन की वास्तविक स्थिति का एक अधिक स्थिर, दोहराने योग्य और प्रतिनिधि स्पेक्ट्रम प्रदान करती है।

4. विंडोइंग

एक विंडो फ़ंक्शन (हैनिंग की तरह) एक गणितीय भार है जो FFT की गणना से पहले समय तरंग डेटा पर लागू होता है। यह एक सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक है जिसका उपयोग "स्पेक्ट्रल लीकेज" नामक त्रुटि को कम करने के लिए किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि स्पेक्ट्रम में सिग्नल का आयाम और आवृत्ति यथासंभव सटीक हो।

एफएफटी स्पेक्ट्रम की व्याख्या करना

एक प्रशिक्षित विश्लेषक विशिष्ट पैटर्न को देखकर FFT स्पेक्ट्रम की व्याख्या करता है:

• एक बड़ी चोटी दौड़ने की गति का 1x इंगित करता है असंतुलित होना.
• एक बड़ी चोटी दौड़ने की गति का 2 गुना अक्सर इशारा करता है मिसलिग्न्मेंट.
• की एक श्रृंखला हार्मोनिक्स (1x, 2x, 3x, 4x, आदि पर शिखर) यांत्रिक शिथिलता का एक उत्कृष्ट संकेत है।
• एक उच्च आवृत्ति शिखर साइडबैंड चलने की गति पर अंतराल गियरबॉक्स या बेयरिंग की खराबी का स्पष्ट संकेत है।
• ब्रॉडबैंड शोर का उठा हुआ “फ़्लोर” पंप में कैविटेशन या घर्षण का संकेत दे सकता है।

वर्तमान एफएफटी स्पेक्ट्रम की तुलना मशीन के स्वस्थ होने के समय ली गई आधार रेखा से करके, विश्लेषक आसानी से परिवर्तनों को पहचान सकते हैं और गंभीर विफलता बनने से बहुत पहले ही विकसित हो रही समस्याओं का निदान कर सकते हैं।

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