Comprensione dell'analisi wavelet

1. Definizione: Che cos'è l'analisi wavelet?

Analisi wavelet è una tecnica avanzata di elaborazione del segnale utilizzata per analizzare vibrazione segnali in cui il contenuto di frequenza cambia nel tempo. A differenza dei tradizionali Trasformata di Fourier veloce (FFT), che è più adatta per segnali stazionari (segnali con un contenuto di frequenza costante), l'analisi wavelet può catturare e rappresentare efficacemente eventi transitori, shock e altri comportamenti non stazionari.

Funziona scomponendo un segnale in un insieme di funzioni di base chiamate "wavelet". Ogni wavelet è un breve pacchetto ondulatorio oscillante, localizzato sia nel tempo che nella frequenza. Questa doppia localizzazione è ciò che conferisce all'analisi wavelet la sua potenza.

2. Analisi wavelet vs. FFT

Per comprendere il valore dell'analisi wavelet, è importante comprendere i limiti della FFT:

• FFT (Trasformata di Fourier veloce): La FFT indica *quali* frequenze sono presenti in un segnale, ma non fornisce alcuna informazione su *quando* si sono verificate. Analizza l'intero segnale in una sola volta, fornendo un'eccellente risoluzione in frequenza ma una risoluzione temporale nulla.
• Analisi wavelet: L'analisi wavelet indica *quali* frequenze sono presenti e *quando* sono presenti. Fornisce una mappa "tempo-frequenza" del segnale, mostrando come il contenuto spettrale evolve nel tempo.

Immaginate un segnale che contiene un breve "clic" causato dalla rottura di un dente di un ingranaggio. La FFT potrebbe mostrare un leggero aumento dell'energia a banda larga, ma il "clic" verrebbe mediato sull'intero segnale. L'analisi wavelet, tuttavia, produrrebbe un grafico che mostra chiaramente un'esplosione di energia ad alta frequenza nell'esatto momento in cui si è verificato il "clic".

3. Lo Scalogramma: una mappa tempo-frequenza

L'output più comune dell'analisi wavelet è un scalogramma (o un grafico tempo-frequenza simile). Questa è una mappa a colori 2D in cui:

• L'asse X rappresenta il tempo.
• L'asse Y rappresenta la frequenza (o scala).
• Il colore rappresenta l'ampiezza o l'energia della vibrazione in quel momento e a quella frequenza specifici.

Questa visualizzazione semplifica l'individuazione di eventi transitori che rimarrebbero nascosti in uno spettro FFT standard. Ad esempio, una linea verticale di colore "caldo" su uno scalogramma indica un evento a banda larga (come un impatto) verificatosi in un istante specifico.

4. Applicazioni nella diagnostica delle vibrazioni

L'analisi wavelet non è in genere utilizzata per la routine monitoraggio delle vibrazioni ma è uno strumento potente per la diagnostica avanzata in situazioni specifiche:

• Analisi del cambio: È eccezionalmente efficace nel rilevare difetti localizzati, come un singolo dente rotto o incrinato, che genera un impatto distinto a ogni rotazione.
• Difetto del cuscinetto Analisi: Può essere utilizzato per rilevare i singoli impatti causati da un elemento volvente che passa sopra una scheggia, soprattutto in macchinari a velocità molto bassa dove i tradizionali analisi dell'involucro può essere impegnativo.
• Evento transitorio Analisi: È ideale per analizzare i segnali provenienti dall'avvio, dall'arresto o da altri processi di macchine in cui le caratteristiche di velocità e vibrazione cambiano costantemente.
• Analisi strutturale: Può essere utilizzato per analizzare la risposta di una struttura a un impatto (test di urto) per comprenderne lo smorzamento e le frequenze naturali.

Sebbene più impegnativa dal punto di vista computazionale rispetto alla FFT, l'analisi wavelet è diventata uno strumento accessibile e prezioso per l'analista delle vibrazioni avanzato che si occupa di segnali complessi e non stazionari.

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