De FFT (Fast Fourier Transform) in trillingsanalyse

Definitie: Wat is een FFT?

De Snelle Fouriertransformatie (FFT) is een zeer efficiënt wiskundig algoritme dat wordt gebruikt om een signaal van het tijdsdomein naar het frequentiedomein te transformeren. In trillingsanalyse betekent dit het omzetten van een ruwe, complexe tijdgolfvorm (een grafiek van de trillingsamplitude versus de tijd) in een frequentiespectrum (een grafiek van trillingsamplitude versus frequentie). Deze transformatie is het belangrijkste en meest fundamentele proces in de moderne machinediagnostiek.

Waarom is de FFT essentieel voor diagnostiek?

Een ruwe tijdgolfvorm van een draaiende machine is een complexe wirwar van vele verschillende trillingen die allemaal tegelijk plaatsvinden. Het is vrijwel onmogelijk om naar dit signaal te kijken en de status van de machine te bepalen. De FFT werkt als een prisma en verdeelt dit complexe signaal in zijn individuele frequentiecomponenten. Het resultaat is een duidelijke, bruikbare grafiek waarmee een analist het volgende kan zien:

• Welke frequenties zijn aanwezig?
• Hoeveel energie (amplitude) zit er bij elke frequentie?
• Wat is de relatie tussen deze frequenties?

Omdat verschillende mechanische en elektrische storingen (zoals onbalans, verkeerde uitlijning, defecte lagers en loszittende onderdelen) allemaal trillingen op zeer specifieke, voorspelbare frequenties genereren, biedt het FFT-spectrum een direct spoor naar de hoofdoorzaak van een probleem.

Belangrijkste parameters van een FFT-analyse

Om een bruikbaar FFT-spectrum te verkrijgen, moet een trillingsanalist verschillende belangrijke parameters op de gegevensverzamelaar of software definiëren:

1. Fmax (Maximale frequentie)

Dit is de hoogste frequentie die in het spectrum wordt opgenomen. Deze moet hoog genoeg worden ingesteld om de hoogste frequentiefout te detecteren waarnaar u op zoek bent (bijvoorbeeld hoogfrequente tandwieloverbrenging of lagertonen).

2. Resolutie (resolutielijnen)

Dit bepaalt het detailniveau in het spectrum. Het wordt gedefinieerd als het aantal discrete frequentie-"bins" of datapunten dat over de Fmax wordt berekend. Een hoger aantal lijnen (bijv. 3200 of 6400) resulteert in een betere frequentieresolutie, wat betekent dat twee trillingsfrequenties die zeer dicht bij elkaar liggen, van elkaar kunnen worden gescheiden. Een hoge resolutie is cruciaal voor het diagnosticeren van zwevingsfrequenties of het analyseren van zijbanden bij de analyse van versnellingsbakken.

3. Gemiddelden

Omdat machinetrillingen kunnen fluctueren, kan een enkele momentopname van de FFT misleidend zijn. Middeling houdt in dat meerdere FFT's snel achter elkaar worden gemeten en vervolgens samen worden gemiddeld. Dit proces vermindert willekeurige ruis en zorgt voor een veel stabieler, herhaalbaarder en representatiever spectrum van de werkelijke toestand van de machine.

4. Vensteren

Een vensterfunctie (zoals Hanning) is een wiskundige weging die wordt toegepast op de tijdgolfvormgegevens voordat de FFT wordt berekend. Het is een signaalverwerkingstechniek die wordt gebruikt om een fout genaamd "spectrale lekkage" te minimaliseren en ervoor te zorgen dat de amplitude en frequentie van de signalen in het spectrum zo nauwkeurig mogelijk zijn.

Interpretatie van een FFT-spectrum

Een getrainde analist interpreteert een FFT-spectrum door te zoeken naar karakteristieke patronen:

• Een grote piek bij 1x de loopsnelheid geeft aan onevenwicht.
• Een grote piek bij 2x de loopsnelheid wijst vaak naar verkeerde uitlijning.
• Een reeks van harmonischen (pieken op 1x, 2x, 3x, 4x, etc.) is een klassiek teken van mechanische losheid.
• Een hoogfrequente piek met zijbanden een afstand die gelijk is aan de loopsnelheid, is een duidelijk teken dat er een defect is aan de versnellingsbak of het lager.
• Een verhoogde ‘vloer’ van breedbandruis kan duiden op cavitatie in een pomp of wrijving.

Door het huidige FFT-spectrum te vergelijken met een basislijn die werd genomen toen de machine nog gezond was, kunnen analisten eenvoudig veranderingen opmerken en zich ontwikkelende problemen diagnosticeren lang voordat ze uitgroeien tot kritieke storingen.

← Terug naar hoofdindex