スペクトル分析の理解

1. 定義: スペクトル分析とは何ですか?

スペクトル分析 複雑な信号を取得するプロセスです。 時間波形 振動センサーからの出力を個々の周波数成分に分解します。スペクトル解析の主な目的は、信号を時間領域（振幅と時間の関係）から周波数領域（振幅と周波数の関係）に変換することです。

このプロセスの出力は スペクトラム （複数形：スペクトル）は、特定の周波数における振動の振幅を示すグラフです。スペクトル分析は、振動解析において最も基本的かつ強力な手法です。 振動診断これにより、アナリストはさまざまな機械の障害に関連する固有の周波数シグネチャを識別できるようになります。

2. の役割 高速フーリエ変換（FFT）

現代のスペクトル分析は、 高速フーリエ変換（FFT）FFTはあらゆるデジタル機器に組み込まれている数学的な手順です。 振動分析装置デジタル化された時間波形データを入力として受け取り、周波数スペクトルを出力として生成します。

FFT を使用すると、時間領域で解釈するのが非常に難しい複雑で一見混沌とした信号を、周波数領域で明確な一連の異なる周波数ピークとして表示できます。

3. スペクトラムの診断力

スペクトル解析が非常に効果的な理由は、回転機械における様々な機械的および電気的問題が、予測可能な特徴的な周波数で振動を発生させるからです。スペクトルを解析することで、解析者はピークの周波数を既知の故障パターンと照合し、問題の根本原因を診断することができます。

一般的な例としては次のようなものがあります:

• 1倍の大きなピーク 走る速度 多くの場合、 アンバランス.
• 走行速度の2倍の大きなピークは、 ずれ.
• 走行速度の非整数倍のピークが連続して現れる場合は、 ベアリングの欠陥.
• ギアメッシュ周波数（GMF）での高振幅ピークと サイドバンド 示す ギアの欠陥.
• 電力線周波数の 2 倍のピークは、モーターのステーターの問題を示している可能性があります。

4. スペクトル分析における主要なパラメータ

有用なスペクトルを取得するには、アナリストはいくつかの重要なパラメータを定義する必要があります。

• Fmax（最大周波数）: これはスペクトルに含まれる最高周波数です。疑わしい故障の周波数（例：ギアの問題の高周波数）を捉えられるよう、十分に高い周波数に設定する必要があります。
• 解像度（解像度の行）: スペクトルの詳細レベルを決定します。ライン数が多いほど周波数分解能が向上し、アナライザーは非常に近い2つの周波数ピークを区別できるようになります。これはギアボックス解析におけるサイドバンドの識別に非常に重要です。
• 平均化: クリーンで安定したスペクトルを得るために、アナライザーはデータの複数の「スナップショット」を取得し、それらを平均化します。これによりランダムノイズが除去され、真の定常振動をより正確に再現します。
• ウィンドウ: ハニング窓のような数学関数がデータに適用され、処理エラーを防ぐ。 スペクトル漏れこれにより、周波数ピークの振幅と形状が歪む可能性があります。

本質的に、スペクトル分析は現代の振動診断の中核であり、機械内部で発生している力と動きを明確に「X 線」で表示します。

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