FFT (სწრაფი ფურიეს გარდაქმნა) ვიბრაციის ანალიზში
The სწრაფი ფურიეს გარდაქმნა (FFT) არის უაღრესად ეფექტური მათემატიკური ალგორითმი, რომელიც სიგნალს ზეთის დომენიდან სიხშირის დომენში გარდაქმნის. In ვიბრაციის ანალიზი ის გარდაქმნის ნედლ, რთულ დროის ტალღის ფორმა — ვიბრაციის ამპლიტუდა დროის მიმართ — ის სიხშირის სპექტრი, ამპლიტუდა სიხშირის მიმართ. ეს ერთი გარდაქმნა წარმოადგენს ყველაზე მნიშვნელოვან და ფундამენტურ პროცესს თანამედროვე მოწყობილობის დიაგნოსტიკაში; მის გარეშე, ვიბრაციის სიგნალი სხვა არაფერია, თუ არა წაკითხვის შეუძლებელი გაკრაკი.
1. განმარტება: რა არის FFT?
FFT არ არის გაზომვა, არამედ გამოთვლა. ის წარმოადგენს დისკრეტული ფურიე ტრანსფორმის სწრაფი რეალიზაციას, რომელიც გამოიყენებს მათემატიკური სიმეტრიების უპირატესობას იმისთვის, რომ მილიწამებში გააკეთოს ის, რაც სხვა მხრივ ბევრად მეტ დროს დასჭირდებოდა, რის გამოც ის შეიძლება ცოცხალი რეჟიმში ტიპის ხელითკარი აპარატში მუშაობდეს. მისი პრემისა, ფურიესთან დაკავშირებით, არის ის, რომ ნებისმიერი რთული პერიოდული სიგნალი შეიძლება რეკონსტრუირებული იყოს სხვადხვა სიხშირეების და ამპლიტუდების მარტივი სინუსური ტალღების ჯამად. FFT ამ იდეას სამიზე გასცემს: მიეცით მას დაბნეული ტალღის ფორმა, და ის დაგიბრუნებთ სინუსური ტალღების სიას, რომელი აგებულია.
2. რატომ არის FFT აუცილებელი დიაგნოსტიკისთვის
ნედელი ზეთის ტალღა მუშა მოწყობილობიდან არის ბევრი ვიბრაციის ორაგი, რომელიც ხდება ერთდროულად, და თითქმის შეუძლებელია მოწყობილობის ჯანმრთელობის გამსჯელი იყო ისეთი ტრასიდან. FFT ფუნქციონირებს დაწნული პრიზმის მსგავსად, რთულ სიგნალს ის ინდივიდუალური სიხშირის კომპონენტებად. შედეგი არის გარკვეული, პრაქტიკული დიაგრამა, რომელიც ანალიტიკოსს უშუბლის ხელმისაწვდომობას:
- რა სიხშირეებია წარმოდგენილი?
- რამდენი ენერგია (ამპლიტუდა) ზის თითოეულ სიხშირეზე?
- რა არის იმ სიხშირეებს შორის კავშირი — ჰარმონიკი, გვერდითი განრიგი და მსგავსი?
რადგან განსხვავებული მექანიკური და ელექტრული მდგომარეობები — დისბალანსი, არასწორი განლაგება, საკისრების დეფექტებიდა ფხვიერება — თითოეული აგენერირებს ვიბრაციას ძალიან კონკრეტულ, პროგნოზირებად სიხშირეზე, სპექტრი იძლევა პირდაპირი რუკას პრობლემის ძირეული მიზეზის პოვნაში. ეს სიხშირის დომენის ხედი არის ყველას საფუძველი სპექტრული ანალიზი.
3. FFT ანალიზის მნიშვნელოვანი პარამეტრები
სასარგებლო სპექტრის მისაღებად, ანალიტიკოსი დაშენებს რამდენიმე პარამეტრს მონაცემთა კালექტორი ან პროგრამულ უზრუნველყოფაზე. თუ მათ არასწორად მოაწყობთ, რეალური ხარვეზი შეიძლება გამოტოვილი იყოს; თუ სწორად მოაწყობთ, ის აშკარაა.
Fmax (მაქსიმალური სიხშირე)
სპექტრში შეტანილი ყველაზე მაღალი სიხშირე. ის უნდა იყოს დაყენებული საკმარისად მაღალი იმისთვის, რომ აიძულოს ყველაზე მაღალი სიხშირის ხარვეზი, რომელიც საინტერესოა — მაღალი სიხშირის კბილანების ჩართვა ან ტალღის წერტილები, მაგალითად — მაგრამ არა იმდენად მაღალი, რომ დაბალი სიხშირის დეტალი დაკარგულიყო. თავიდან აცილების მიზნით ალიასინგი, ხელსაწყოები იყენებენ ანტი-ალიასინგის დაბალი სიხშირის ფილტრი ნიმუშის მიღების სიხშირის ქვემოთ FFT-ის გამოთვლამდე.
გარჩევადობა (გარჩევის ხაზები)
ეს განსაზღვრავს დეტალის დონეს — დისკრეტული სიხშირის “ყუთების” რაოდენობას, რომელიც გამოითვლება Fmax-ის მთელ რიგში. მეტი ხაზი (3,200 ან 6,400, მაგალითად) იძლევა უფრო წვრილ გარჩევადობას, რაც ნიშნავს უფრო დიდ უნარს ორი სიხშირის გამიჯვნის, რომელიც ერთმანეთის ახლოს განთავსებულია. მაღალი გარჩევადობა აუცილებელია წაბლის სიხშირეების განასხვავებლად ან მჭიდროდ განლაგებული გვერდითი ზოლები მექანიკული დიფერენციალის ანალიზში. რადგან ყუთის სიგანე ტოლია Fmax-დან გაყოფილი ხაზების რაოდენობაზე, ყოველთვის არსებობს ტრეიდ-ოფი დიაპაზონსა და დეტალებს შორის; ერთი FFT რეზოლუციის კალკულატორი აჩვენებს შედეგად მიღებული ყუთის სიგანე და შეძენის დროს ნებისმიერი პარამეტრის জন்য, და ერთი Zoom FFT შეიძლება კონცენტრირებული ყავს ყველა ხელმისაწვდომი ხაზი ვიწრო ზოლზე, როდესაც კიდევ უფრო წვრილი განცალკევება საჭიროა.
საშუალო გამოთვლა
რადგან მანქანის ვიბრაცია რყვება, ერთი FFT სწრაფი კადრი შეიძლება მოატყუოს. საშუალოდ აკვირდება რამდენიმე FFT-ს სწრაფი თანმიმდევრობით და აერთებს მათ, ხმელ შემთხვევით ხმაურის ჩახშობა და ბევრად უფრო სტაბილური, განმეორებადი სპექტრის წარმოქმნა, რომელიც რეალურად წარმოადგენს მანქანის მდგომარეობას.
ფანჯრების შექმნა
ა window function — ყველაზე ხშირად ჰანინგის ფანჯარა — არის მათემატიკური წონა, რომელიც გამოიყენება დროის მონაცემებზე ტრანსფორმაციამდე. ეს მინიმიზებს შეცდომას, რომელსაც ეწოდება სპექტრული გაჟონვა, რომელიც წინააღმდეგ შემთხვევაში გაავრცელებს მკრთალ პიკს მეზობელ ყუთებზე და ზიანი შეიტანს როგორც მის ამპლიტუდაზე, ასევე მის აშკარა სიხშირეზე.
4. FFT სპექტრის ინტერპრეტაცია
ტრენირებული ანალიტიკოსი კითხულობს სპექტრს დამახასიათებელი ნიმუშების აღიარებით:
- დიდი პიკი 1× სამუშაო სიჩქარე მიუთითებს დისბალანსს.
- დიდი პიკი 2× მუშაობის სიჩქარე ხშირად მიუთითებს გაასიდან ჩამოთხრობას.
- დიდი სერია ჰარმონიკები (1×, 2×, 3×, 4×…) is a classic sign of mechanical looseness.
- მაღალი სიხშირის პიკი, რომელიც ატარებს გვერდითი ხაზებს, რომლებიც დაშორებული არიან მუშაობის სიჩქარით, არის მეხანიკული დიფერენციალის ან ტალღის დეფექტის დამახასიათებელი.
- აამაღლებული “იატაკი” ფართო სპექტრის ხმაურის შეიძლება მიუთითოს კავიტაცია ტუმბოში ან ზოგადი ხახუნის დროს.
მიმდინარე სპექტრის ჩანაწერთან შედარებით საბაზისო როდესაც აპარატი მუშაობდა კარგ მდგომარეობაში, ანალიტიკოსს შეუძლია აღმოაჩინოს ცვლილებები და დაადგინოს განვითარებადი პრობლემები დიდი ხნის წინ, სანამ ისინი კრიტიკული გაუმართაობებში გადაიქცევიან.
5. FFT პრაქტიკული ველური გაზომვაში
პორტატული აპარატის FFT გამოითვლება ადგილზე პირდაპირი აქსელერომეტრი signal. The ბალანსეტი-1ა, ორ-არხიანი ველური ანალიზატორი, იღებს დროის ტალღის ფორმას და აჩვენებს მის სპექტრს დაახლოებით 5 Hz-დან 1000 Hz-მდე, რათა ინჟინერმა შეძლოს წაიკითხოს სამუშაო სიჩქარის პიკი, მისი ჰარმონიკები და ნებისმიერი საკისრის ან გადაცემის ტონი აპარატში. ერთი რევოლუციის თითო ტაქომეტრის იმპულსთან ერთად, იგივე მონაცემთა ნაკრები ხელმძღვანელობს ფაზაზე დაფუძნებულ დაბალანსებას, ხოლო შეკვეთის ანალიზი შეიძლება ხელახლა წაკითხოს სპექტრი სამუშაო სიჩქარის ჯამების მიხედვით ცვლადი სიჩქარის აპარატებში — FFT-ის ტრানსფორმაცია სტატიკური დიაგრამიდან ველური დიაგნოსტიკისა და დაბალანსების სამუშაო ნაკადის ძალაში.
