FFT (greitoji Furjė transformacija) vibracijos analizėje
Svetainė Greitoji Furjė transformacija (FFT) yra labai veiksmingas matematinis algoritmas, kuris paverčia signalą iš laiko srities į dažnių sritį. vibracijos analizė jis konvertuoja neapdorotus, sudėtingus laiko bangos forma — vibracijos amplitudės kitimas laiko atžvilgiu — į dažnių spektras, amplitudė, pavaizduota kaip funkcija nuo dažnio. Šis vienintelis transformavimas yra svarbiausias ir pagrindinis procesas šiuolaikinėje mašinų diagnostikoje; be jo vibracijos signalas yra vos daugiau nei nesuprantamas raštelis.
1. Apibrėžimas: Kas yra FFT?
FFT nėra matavimas, o skaičiavimas. Tai greitas diskretinės Furjė transformacijos įgyvendinimas, pasinaudojantis matematinėmis simetrijomis, kad per milisekundes atliktų tai, kas kitaip užtruktų kur kas ilgiau, todėl ji gali veikti realiuoju laiku nešiojamajame prietaiso. Jos pagrindas, kurį suformulavo Furjė, yra tai, kad bet koks sudėtingas periodinis signalas gali būti atkurtas kaip paprastų sinusinių bangų, turinčių skirtingus dažnius ir amplitudę, suma. FFT šią idėją taiko atvirkščiai: pateikite jai painią bangos formą, ir ji grąžins sinusinių bangų, iš kurių ji sudaryta, sąrašą.
2. Kodėl FFT yra būtina diagnostikai
Neapdorotas veikiančio įrenginio signalo grafikas yra daugybės vienu metu vykstančių svyravimų mišinys, todėl vien iš šio grafiko akimis įvertinti įrenginio būklę yra beveik neįmanoma. FFT veikia kaip prizmė, suskaidydama sudėtingą signalą į atskiras dažnio sudedamąsias dalis. Rezultatas – aiškus, praktiškai pritaikomas grafikas, leidžiantis analitikui įvertinti:
- Kokie dažniai egzistuoja?
- Kiek energijos (amplitudės) tenka kiekvienam dažniui?
- Koks yra šių dažnių – harmonikų, šoninių juostų ir pan. – tarpusavio ryšys?
Kadangi įvairūs mechaniniai ir elektriniai gedimai — disbalansas, nesutapimas, guolių defektaiir laisvumas — kadangi kiekvienas iš jų generuoja vibraciją labai konkrečiais, nuspėjamais dažniais, šis spektras tampa tiesioginiu gidu, padedančiu nustatyti problemos priežastį. Šis dažnių srities požiūris yra visų spektrinė analizė.
3. Pagrindiniai FFT analizės parametrai
Norėdamas gauti naudingą spektrą, analitikas nustato keletą parametrų duomenų surinkimo įrenginyje arba programinėje įrangoje. Jei jie bus nustatyti neteisingai, tikrasis gedimas gali likti nepastebėtas; jei bus nustatyti teisingai, jis aiškiai išryškės.
Fmax (maksimalus dažnis)
Didžiausias spektre esantis dažnis. Jis turi būti nustatytas pakankamai aukštas, kad būtų galima užfiksuoti tiriamą aukščiausio dažnio gedimą — aukšto dažnio krumpliaračių tinklas arba, pavyzdžiui, aukštų dažnių tonus – tačiau ne tiek aukštus, kad būtų prarasti žemo dažnio detalės. Siekiant išvengti Aliasingas, prietaisai taiko išlyginimo filtrą žemųjų dažnių filtras žemiau diskretizacijos dažnio prieš atliekant FFT skaičiavimą.
Skiriamoji geba (skiriamosios linijos)
Tai nustato detalumo lygį – atskirų dažnių „intervalų“, apskaičiuojamų per visą Fmax diapazoną, skaičių. Daugiau linijų (pavyzdžiui, 3 200 arba 6 400) užtikrina didesnę skiriamąją gebą, o tai reiškia, kad galima geriau atskirti du arti vienas kito esančius dažnius. Didelė skiriamoji geba yra būtina norint atskirti suminius dažnius arba išskirti arti vienas kito esančius šoninės juostos atliekant pavarų dėžės analizę. Kadangi intervalo plotis lygus Fmax padalintam iš eilučių skaičiaus, visada tenka rinktis tarp aprėpties ir detalumo; FFT skiriamosios gebos skaičiuoklė rodo galutinį duomenų intervalo plotį ir duomenų surinkimo trukmę bet kokiems nustatymams, taip pat Mastelio keitimo FFT gali sutelkti visas turimas linijas į siaurą juostą, kai reikia dar tikslesnio atskyrimo.
Vidutiniškai
Kadangi mašinos vibracija svyruoja, vienintelis FFT vaizdas gali būti klaidinantis. Atliekant vidurkavimą greitai paeiliui surenkama keletas FFT vaizdų ir jie sujungiami, taip slopinant atsitiktinius trukdžius ir gaunant kur kas stabilesnį, pakartojamą spektrą, kuris tikrai atspindi mašinos būklę.
Langų apipavidalinimas
A lango funkcija — dažniausiai Hanningo langas — tai matematinis svoris, taikomas laiko duomenims prieš transformavimą. Jis sumažina klaidą, vadinamą spektrinis nuotėkis, kuris priešingu atveju išskleistų staigų smailę per gretimus dažnių intervalus ir iškreiptų tiek jo amplitudę, tiek matomą dažnį.
4. FFT spektro interpretavimas
Patyręs analitikas interpretuoja spektrą, atpažindamas būdingus modelius:
- Didelė viršūnė ties 1× darbinis greitis rodo disbalansą.
- Didelė viršūnė ties 2× važiavimo greitis dažnai rodo, kad ratai nesuderinti.
- Ilga serija harmonikos (1×, 2×, 3×, 4×…) yra klasikinis mechaninio laisvumo požymis.
- Aukšto dažnio pikas, kurį lydi vienodais intervalais pasiskirsčiusios šoninės juostos, rodo pavarų dėžės arba guolio gedimą.
- Padidėjęs plačiajuosčio triukšmo „lygis“ gali reikšti kavitacija siurblio veikimo metu arba dėl bendrosios trinties.
Palyginus dabartinį spektrą su pradinė vertė įrašyti, kai įrenginys veikė be sutrikimų, analitikas gali pastebėti pokyčius ir nustatyti kylančias problemas gerokai anksčiau, nei jos peraugs į kritinius gedimus.
5. FFT praktiniuose lauko matavimuose
Nešiojamajame prietaiso FFT skaičiuojama iš karto iš realaus laiko akselerometras signal. The Balanset-1A, dviejų kanalų lauko analizatorius, fiksuoja laiko signalą ir rodo jo spektrą nuo maždaug 5 Hz iki 1000 Hz, todėl inžinierius gali nustatyti mašinos sukimosi greičio piką, jo harmonikas bei bet kokius guolių ar pavarų tonus. Kartu su vieną kartą per apsisukimą perduodamu tachometro impulsu tas pats duomenų rinkinys leidžia atlikti fazinį balansavimą, o užsakymų analizė gali spektrą susieti su kintamo greičio mašinų darbo greičio kartotais – taip paverčiant FFT iš statinio grafiko į vietinės diagnostikos ir balansavimo darbo eigos variklį.
