Comprensione della perdita spettrale

Definizione: Che cosa è la perdita spettrale?

Perdita spettrale è una forma di errore di misura che si verifica durante la Trasformata di Fourier veloce (FFT) Analisi di un segnale. Si tratta della "spalmatura" o diffusione di energia da un singolo picco di frequenza discreto in intervalli di frequenza adiacenti. Questa dispersione può distorcere l'ampiezza e la frequenza del vero segnale di vibrazione, mascherando potenzialmente segnali più piccoli o portando a una diagnosi imprecisa.

La causa principale: discontinuità

La perdita spettrale è causata da una violazione del presupposto fondamentale della FFT. L'algoritmo FFT presuppone che il blocco finito di dati di forma d'onda temporale analizzato sia un singolo ciclo perfettamente ripetuto di un segnale periodico. Per essere perfettamente periodico, il valore del segnale alla fine del blocco temporale deve essere identico al suo valore iniziale.

In pratica, quando si analizza un segnale di vibrazione del mondo reale, è quasi impossibile catturare un blocco temporale che contenga un numero intero esatto di cicli per ogni componente di frequenza. Ciò si traduce in un discontinuità dove la fine del segnale non corrisponde all'inizio. L'algoritmo FFT interpreta questo brusco salto come un evento transitorio ad alta frequenza, simile a un impatto. Questo transitorio artificiale contiene energia che non fa parte del segnale originale, ed è questa energia che "si disperde" in un'ampia gamma di frequenze nello spettro risultante.

Gli effetti della perdita spettrale

La dispersione di energia causata dalla perdita spettrale ha due principali effetti negativi:

1. Precisione dell'ampiezza ridotta: L'energia che avrebbe dovuto essere concentrata in un singolo intervallo di frequenza è ora distribuita su molti intervalli. Questo fa sì che l'ampiezza del picco principale sia inferiore al suo valore reale, mentre le ampiezze degli intervalli "laterali" adiacenti vengono artificialmente aumentate.
2. Risoluzione di frequenza ridotta: La perdita può essere così grave da nascondere completamente i picchi di frequenza più piccoli e vicini. Un piccolo segnale proveniente da un guasto a un cuscinetto, ad esempio, potrebbe essere completamente perso nella "gonna" della perdita causata da un picco di sbilanciamento di 1X.

La soluzione: le finestre

La perdita spettrale è controllata utilizzando finestratura funzioni. Una finestra è una funzione matematica che viene moltiplicata per i dati della forma d'onda temporale *prima* di essere inviata alla FFT.

La finestra più comunemente utilizzata per questo scopo è la Finestra di HanningLa finestra di Hanning ha una forma a campana liscia che riduce il segnale fino a zero sia all'inizio che alla fine del blocco temporale. Questa azione di riduzione forza le estremità del segnale a coincidere, eliminando di fatto la discontinuità artificiale.

Presentando alla FFT un segnale con periodicità uniforme, la funzione di windowing riduce drasticamente la perdita spettrale. Ciò si traduce in uno spettro molto più pulito, con picchi più netti e un rumore di fondo inferiore, consentendo un'analisi più accurata e sensibile.

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