O que é o Auto-Spectrum? Análise de Frequência de Canal Único • Balanceador portátil, analisador de vibração "Balanset" para balanceamento dinâmico de britadores, ventiladores, trituradores, roscas transportadoras em colheitadeiras, eixos, centrífugas, turbinas e muitos outros rotores. O que é o Auto-Spectrum? Análise de Frequência de Canal Único • Balanceador portátil, analisador de vibração "Balanset" para balanceamento dinâmico de britadores, ventiladores, trituradores, roscas transportadoras em colheitadeiras, eixos, centrífugas, turbinas e muitos outros rotores.

O que é Auto-Spectrum? Análise de Frequência de Canal Único

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Entendendo o Auto-Espectro

Definição: O que é Auto-Spectrum?

Auto-espectro (também chamado de autoespectro, espectro de potência ou simplesmente espectro) é a representação no domínio da frequência de um único vibração sinal, mostrando a distribuição da energia de vibração ou amplitude como uma função da frequência. É calculado tomando-se o Transformada Rápida de Fourier (FFT) do sinal e exibindo a magnitude de cada componente de frequência. O termo "autoespectro" o distingue do espectro cruzado (que relaciona dois sinais diferentes), enfatizando que se trata do espectro de um sinal consigo mesmo.

Na prática, o autoespectro é o que a maioria das pessoas simplesmente chama de "espectro" ou "espectro FFT" — é a exibição padrão de análise de frequência em analisadores de vibração, mostrando picos em desequilíbrio, frequências de falhas em rolamentos, engrenamento e outros componentes de diagnóstico. Compreender que isso é tecnicamente um autoespectro torna-se importante ao trabalhar com análises multicanal, onde espectros cruzados e outras funções de correlação entram em jogo.

Fundamentos Matemáticos

Métodos de Computação

FFT direta

  • Calcular a FFT do sinal temporal
  • Calcule a magnitude de cada componente da FFT complexa.
  • Exibir magnitude versus frequência
  • Mais comum e simples

Via autocorrelação

  • Calcular a função de autocorrelação do sinal
  • Realize a FFT da autocorrelação.
  • O resultado é o espectro automático (teorema de Wiener-Khinchin)
  • Rota matematicamente equivalente, mas computacionalmente diferente

Cálculo da média

  • Múltiplos autoespectros calculados a partir de registros temporais sequenciais
  • Calculadas as médias para reduzir o ruído e melhorar a confiabilidade estatística.
  • Valores típicos: média de 4 a 16 para diagnósticos de máquinas.
  • Mais médias para vibração aleatória (50-100+)

Propriedades e características

Valor real

  • O espectro automático é sempre real (sem parte imaginária).
  • Representa apenas a magnitude, não fase Informação
  • Perda de fase no cálculo da magnitude
  • Suficiente para a maioria dos diagnósticos de ponto único.

Sempre Positivo

  • Os valores são sempre ≥ 0 (magnitude ao quadrado ou magnitude)
  • Não pode ter valores espectrais negativos.
  • Representa energia ou poder (inerentemente positivo)

Simétrico (para sinais reais)

  • Autoespectro de um sinal real simétrico em torno da frequência de Nyquist
  • Frequências negativas refletem frequências positivas.
  • Apenas as frequências positivas são exibidas (contêm todas as informações).

Auto-Espectro em Diagnóstico de Máquinas

Visor de diagnóstico padrão

  • O que os técnicos chamam de “espectro” ou “FFT”
  • Mostra todos os componentes da frequência de vibração.
  • Picos identificados e associados a tipos de falhas
  • Ferramenta principal para diagnóstico de falhas

Características típicas

  • 1× Pico: Desequilíbrio ou outras fontes 1×
  • 2× Pico: Desalinhamento ou folga
  • Frequências de rolamento: BPFO, BPFI, BSF, FTF
  • Malha de engrenagens: Frequência de encaixe dentário
  • Elétrica: 2× frequência da linha (120/100 Hz)
  • Nível de ruído: Nível de ruído de fundo proveniente de vibrações e ruídos aleatórios

Autoespectro vs. Espectro Cruzado

Espectro automático (canal único)

  • Espectro de um sinal
  • Mostra o conteúdo de frequência
  • Sem informações de fase
  • Suficiente para a maioria dos diagnósticos.
  • FFT padrão de canal único

Espectro cruzado (dois canais)

  • Relação entre dois sinais
  • Mostra o conteúdo de frequência comum
  • Inclui relação de fase
  • Utilizado na análise da função de transferência, coerência
  • Requer dois canais sincronizados.

Espectros automáticos de média

Média Linear

  • Média aritmética de múltiplos autoespectros
  • Reduz a variação aleatória do ruído
  • Melhora a estimativa do espectro real.
  • Norma para análise de máquinas

Média exponencial

  • Média ponderada, dando maior peso aos espectros recentes.
  • Útil para monitorar mudanças nas condições.
  • aplicações de monitoramento em tempo real

Retenção de pico (espectro máximo)

  • Cada intervalo de frequência contém o valor máximo.
  • Captura componentes transitórios
  • Útil para análise de inicialização/desligamento

Formatos de exibição

Escala Linear

  • Eixo Y linear (mm/s, m/s², etc.)
  • Valores absolutos fáceis de ler
  • Picos pequenos podem ser invisíveis se picos grandes estiverem presentes.
  • Comum para análises de rotina

Escala Logarítmica (dB)

  • Eixo Y em decibéis (20 log(Amplitude/Referência))
  • Ampla faixa dinâmica visível
  • Picos pequenos e grandes, ambos visíveis.
  • Comum para pesquisa e análise detalhada.

Eixo de frequência

  • Linear: Espaçamento igual em Hz, padrão para máquinas.
  • Logarítmico: Espaçamento de oitavas iguais, útil para amplas faixas de frequência.

Indicadores de Qualidade

Qualidade Espectral

  • Espectro limpo: Picos nítidos, nível de ruído baixo
  • Espectro ruidoso: Alto nível de ruído de fundo, picos pouco definidos.
  • Média: Melhora a qualidade reduzindo o ruído.
  • Resolução: Adequado para separar picos próximos.

Indicadores de sobrecarga

  • Verifique se há sobrecarga de sinal durante a aquisição.
  • A sobrecarga cria componentes espectrais falsos.
  • Ajuste o ganho de entrada se ocorrer sobrecarga.

O autoespectro é a ferramenta fundamental de análise de frequência no diagnóstico de vibrações, representando a FFT de canal único que os técnicos usam diariamente para identificação de falhas e avaliação de condições. Compreender que "o espectro" é tecnicamente um autoespectro e como ele se relaciona com os espectros cruzados e outras técnicas de análise espectral fornece a base para análises multicanal avançadas e diagnósticos abrangentes de máquinas.

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