Compreendendo o Auto-Espectro

Dispositivos

Balanceador portátil e analisador de vibração Balanset-1A

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Peças

Sensor de vibração

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Peças

Sensor óptico (tacômetro a laser).

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Dispositivos

Balanset-4

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Peças

Tamanho do suporte magnético-60-kgf

$54.93

Peças

Fita reflexiva

$11.94

Dispositivos

Balanceador dinâmico "Balanset-1A" OEM

$2,071.73

Definição: O que é Auto-Espectro?

Espectro automático (também chamado de autoespectro, espectro de potência ou simplesmente espectro) é a representação do domínio de frequência de um único vibração sinal, mostrando a distribuição de energia de vibração ou amplitude como uma função de frequência. É calculado tomando a 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 de análise de frequência padrão em analisadores de vibração que mostram picos em desequilíbrio, frequências de falhas de rolamentos, malha de engrenagens e outros componentes de diagnóstico. Entender que se trata tecnicamente de um espectro automático torna-se importante ao trabalhar com análise multicanal, onde espectros cruzados e outras funções de correlação entram em jogo.

Fundamentos Matemáticos

Métodos de Computação

FFT direto

• Calcular FFT do sinal de tempo
• Calcular a magnitude de cada componente FFT complexo
• Exibir magnitude vs. frequência
• Mais comum e direto

Via Autocorrelação

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

Cálculo da média

• Vários autoespectros calculados a partir de registros de tempo sequenciais
• Calculados em média para reduzir ruído e melhorar a confiabilidade estatística
• Típico: 4-16 médias para diagnósticos de máquinas
• Mais médias para vibração aleatória (50-100+)

Propriedades e Características

Valor real

• O autoespectro é sempre real (sem parte imaginária)
• Representa apenas magnitude, não fase Informação
• Cálculo de perda de fase em magnitude
• Suficiente para a maioria dos diagnósticos de ponto único

Sempre Positivo

• Valores 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 sinal real simétrico em torno da frequência de Nyquist
• Frequências negativas refletem frequências positivas
• Somente frequências positivas exibidas (contém todas as informações)

Auto-Espectro em Diagnóstico de Máquinas

Exibição de diagnóstico padrão

• O que os técnicos chamam de “espectro” ou “FFT”
• Mostra todos os componentes de frequência de vibração
• Picos identificados e combinados com tipos de falhas
• Ferramenta primária 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 engajamento dentário
• Elétrica: 2× frequência de linha (120/100 Hz)
• Nível de ruído: Nível de fundo de vibração e ruído aleatórios

Espectro automático vs. espectro cruzado

Auto-Espectro (Canal Único)

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

Espectro cruzado (dois canais)

• Relação entre dois sinais
• Mostra conteúdo de frequência comum
• Inclui relação de fase
• Usado em análise de função de transferência, coerência
• Requer dois canais sincronizados

Média de espectros automáticos

Média linear

• Média aritmética de múltiplos autoespectros
• Reduz a variação aleatória de ruído
• Melhora a estimativa do espectro verdadeiro
• Padrão para análise de máquinas

Média exponencial

• Média ponderada dando mais peso aos espectros recentes
• Útil para rastrear condições de mudança
• Aplicações de monitoramento em tempo real

Peak Hold (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 análise 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: Fundo alto, picos pouco claros
• 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 espectro automático é a ferramenta fundamental de análise de frequência em diagnósticos de vibração, representando a FFT de canal único que os técnicos utilizam diariamente para identificação de falhas e avaliação de condições. Entender que "o espectro" é tecnicamente um espectro automático e como ele se relaciona com espectros cruzados e outras técnicas de análise espectral fornece a base para análises multicanal avançadas e diagnósticos abrangentes de máquinas.

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