La FFT (Trasformata di Fourier veloce) nell'analisi delle vibrazioni

Definizione: Che cos'è una FFT?

Il Trasformata di Fourier veloce (FFT) è un algoritmo matematico altamente efficiente utilizzato per trasformare un segnale dal dominio del tempo al dominio della frequenza. Nell'analisi delle vibrazioni, ciò significa convertire un segnale grezzo e complesso forma d'onda del tempo (un grafico dell'ampiezza della vibrazione in funzione del tempo) in un spettro di frequenza (un grafico dell'ampiezza delle vibrazioni in funzione della frequenza). Questa trasformazione è il processo più importante e fondamentale nella diagnostica dei macchinari moderni.

Perché la FFT è essenziale per la diagnostica?

Una forma d'onda temporale grezza di una macchina in funzione è un insieme complesso di molte vibrazioni diverse che si verificano contemporaneamente. È quasi impossibile osservare questo segnale e determinare lo stato di salute della macchina. La FFT agisce come un prisma, separando questo segnale complesso nelle sue singole componenti di frequenza. Il risultato è un grafico chiaro e fruibile che consente all'analista di visualizzare:

• Quali frequenze sono presenti?
• Quanta energia (ampiezza) c'è a ciascuna frequenza?
• Qual è la relazione tra queste frequenze?

Poiché diversi guasti meccanici ed elettrici (come squilibrio, disallineamento, difetti dei cuscinetti e allentamenti) generano ciascuno vibrazioni a frequenze molto specifiche e prevedibili, lo spettro FFT fornisce una mappa stradale diretta per individuare la causa principale di un problema.

Parametri chiave di un'analisi FFT

Per acquisire uno spettro FFT utile, un analista delle vibrazioni deve definire diversi parametri chiave sul raccoglitore di dati o sul software:

1. Fmax (frequenza massima)

Questa è la frequenza più alta che verrà inclusa nello spettro. Deve essere impostata su un valore sufficientemente alto da catturare il difetto di frequenza più alto che si sta cercando (ad esempio, toni di accoppiamento ad alta frequenza o toni di rilevamento).

2. Risoluzione (linee di risoluzione)

Questo determina il livello di dettaglio nello spettro. È definito come il numero di "bin" di frequenza discreti o punti dati che verranno calcolati lungo la Fmax. Un numero maggiore di linee (ad esempio, 3200 o 6400) si traduce in una migliore risoluzione in frequenza, ovvero la capacità di separare due frequenze di vibrazione molto vicine tra loro. Un'alta risoluzione è fondamentale per la diagnosi delle frequenze di battimento o l'analisi delle bande laterali nell'analisi del cambio.

3. Media

Poiché le vibrazioni della macchina possono variare, una singola FFT "istantanea" può essere fuorviante. Il calcolo della media consiste nell'acquisire più FFT in rapida successione e poi calcolarne la media. Questo processo riduce il rumore casuale e fornisce uno spettro molto più stabile, ripetibile e rappresentativo delle reali condizioni della macchina.

4. Finestratura

Una funzione finestra (come la funzione di Hanning) è una ponderazione matematica applicata ai dati della forma d'onda temporale prima del calcolo della FFT. Si tratta di una tecnica di elaborazione del segnale utilizzata per ridurre al minimo un errore chiamato "perdita spettrale", garantendo che l'ampiezza e la frequenza dei segnali nello spettro siano il più accurate possibile.

Interpretazione di uno spettro FFT

Un analista esperto interpreta uno spettro FFT cercando modelli caratteristici:

• Un grande picco a 1x la velocità di corsa indica sbilanciare.
• Un grande picco a 2 volte la velocità di corsa spesso indica disallineamento.
• Una serie di armoniche (picchi a 1x, 2x, 3x, 4x, ecc.) è un classico segno di allentamento meccanico.
• Un picco ad alta frequenza con bande laterali distanziati alla velocità di marcia è un segno rivelatore di un guasto al cambio o ai cuscinetti.
• Un “pavimento” rialzato di rumore a banda larga può indicare cavitazione in una pompa o attrito.

Confrontando lo spettro FFT attuale con un valore di base rilevato quando la macchina era in buone condizioni, gli analisti possono facilmente individuare cambiamenti e diagnosticare problemi in via di sviluppo molto prima che diventino guasti critici.

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