FFT (ātrās Furjē transformācijas) izmantošana vibrāciju analīzē

Definīcija: Kas ir FFT?

Portāls Ātrā Furjē transformācija (FFT) ir ļoti efektīvs matemātisks algoritms, ko izmanto, lai pārveidotu signālu no laika domēna frekvenču domēnā. Vibrāciju analīzē tas nozīmē neapstrādāta, sarežģīta signāla pārveidošanu. laika viļņa forma (vibrācijas amplitūdas un laika grafiks) frekvenču spektrs (vibrācijas amplitūdas un frekvences grafiks). Šī transformācija ir vissvarīgākais un fundamentālākais process mūsdienu mašīnu diagnostikā.

Kāpēc FFT ir būtisks diagnostikā?

Neapstrādāta laika viļņa forma no darbojošas iekārtas ir sarežģīts daudzu dažādu vibrāciju sajaukums, kas visas notiek vienlaikus. Ir gandrīz neiespējami aplūkot šo signālu un noteikt iekārtas stāvokli. FFT darbojas kā prizma, atdalot šo sarežģīto signālu atsevišķās frekvences komponentēs. Rezultāts ir skaidra, praktiski izmantojama diagramma, kas ļauj analītiķim redzēt:

• Kādas frekvences ir klāt?
• Cik daudz enerģijas (amplitūdas) ir katrā frekvencē?
• Kāda ir saistība starp šīm frekvencēm?

Tā kā dažādi mehāniski un elektriski defekti (piemēram, nelīdzsvarotība, nepareiza izlīdzināšana, gultņu defekti un vaļīgums) katrs rada vibrāciju ļoti specifiskās, paredzamās frekvencēs, FFT spektrs sniedz tiešu ceļvedi uz problēmas pamatcēloņa.

FFT analīzes galvenie parametri

Lai iegūtu noderīgu FFT spektru, vibrācijas analītiķim datu savācējā vai programmatūrā jādefinē vairāki galvenie parametri:

1. Fmax (maksimālā frekvence)

Šī ir augstākā frekvence, kas tiks iekļauta spektrā. Tai jābūt iestatītai pietiekami augstai, lai uztvertu meklējamo augstākās frekvences kļūmi (piemēram, augstfrekvences zobratu sazobi vai gultņu toņus).

2. Izšķirtspēja (izšķirtspējas līnijas)

Tas nosaka spektra detalizācijas līmeni. To definē kā diskrēto frekvenču "joslu" jeb datu punktu skaitu, kas tiks aprēķināti visā Fmax. Lielāks līniju skaits (piemēram, 3200 vai 6400) nodrošina labāku frekvenču izšķirtspēju, kas nozīmē spēju atdalīt divas vibrācijas frekvences, kas atrodas ļoti tuvas viena otrai. Augsta izšķirtspēja ir kritiski svarīga sitienu frekvenču diagnosticēšanai vai sānu joslu analīzei pārnesumkārbas analīzē.

3. Vidējā vērtība

Tā kā mašīnas vibrācija var svārstīties, viens FFT "momentuzņēmums" var būt maldinošs. Vidējā aprēķināšana ietver vairāku FFT iegūšanu ātrā secībā un pēc tam to vidējās vērtības aprēķināšanu kopā. Šis process samazina nejaušo troksni un nodrošina daudz stabilāku, atkārtojamāku un reprezentatīvāku mašīnas patiesā stāvokļa spektru.

4. Logu veidošana

Loga funkcija (tāpat kā Haninga funkcija) ir matemātisks svērums, kas tiek piemērots laika viļņu formas datiem pirms FFT aprēķināšanas. Tā ir signāla apstrādes metode, ko izmanto, lai samazinātu kļūdu, ko sauc par "spektrālo noplūdi", nodrošinot, ka signālu amplitūda un frekvence spektrā ir pēc iespējas precīzāka.

FFT spektra interpretācija

Apmācīts analītiķis interpretē FFT spektru, meklējot raksturīgos modeļus:

• Liela virsotne pie 1x lielāks skriešanas ātrums norāda nelīdzsvarotība.
• Liela virsotne pie 2 reizes lielāks skriešanas ātrums bieži norāda uz neatbilstība.
• Sērija harmonikas (virsotnes pie 1x, 2x, 3x, 4x utt.) ir klasiska mehāniskas vaļīguma pazīme.
• Augstas frekvences pīķis ar sānu joslas Ja attālums darba ātrumā ir lielāks, tas norāda uz pārnesumkārbas vai gultņa defektu.
• Paaugstināta platjoslas trokšņa "grīda" var liecināt par kavitāciju sūknī vai berzi.

Salīdzinot pašreizējo FFT spektru ar bāzes līniju, kas iegūta, kad iekārta bija vesela, analītiķi var viegli pamanīt izmaiņas un diagnosticēt jaunattīstības problēmas ilgi pirms tās kļūst par kritiskām kļūmēm.

← Atpakaļ uz galveno indeksu