FFT (hitra Fourierjeva transformacija) v analizi vibracij

Definicija: Kaj je FFT?

Spletna stran Hitra Fourierjeva transformacija (FFT) je zelo učinkovit matematični algoritem, ki se uporablja za pretvorbo signala iz časovne domene v frekvenčno domeno. Pri analizi vibracij to pomeni pretvorbo surovega, kompleksnega časovni val (graf amplitude vibracij v odvisnosti od časa) v frekvenčni spekter (graf amplitude vibracij v odvisnosti od frekvence). Ta transformacija je najpomembnejši in temeljni proces v sodobni diagnostiki strojev.

Zakaj je FFT bistvenega pomena za diagnostiko?

Surova časovna valovna oblika delujočega stroja je kompleksna mešanica številnih različnih vibracij, ki se dogajajo hkrati. Skoraj nemogoče je pogledati ta signal in ugotoviti stanje stroja. FFT deluje kot prizma, ki ločuje ta kompleksen signal na posamezne frekvenčne komponente. Rezultat je jasen in uporaben grafikon, ki analitiku omogoča, da vidi:

• Katere frekvence so prisotne?
• Koliko energije (amplitude) je na vsaki frekvenci?
• Kakšno je razmerje med temi frekvencami?

Ker različne mehanske in električne napake (kot so neuravnoteženost, neporavnanost, okvare ležajev in zrahljanost) povzročajo vibracije na zelo specifičnih, predvidljivih frekvencah, spekter FFT zagotavlja neposreden zemljevid do vzroka težave.

Ključni parametri FFT analize

Za pridobitev uporabnega spektra FFT mora analitik vibracij definirati več ključnih parametrov na zbiralniku podatkov ali programski opremi:

1. Fmax (največja frekvenca)

To je najvišja frekvenca, ki bo vključena v spekter. Nastavljena mora biti dovolj visoka, da zajame napako z najvišjo frekvenco, ki jo iščete (npr. visokofrekvenčni toni zobnikov ali ležajev).

2. Resolucija (linije resolucije)

To določa raven podrobnosti v spektru. Definirana je kot število diskretnih frekvenčnih "košev" ali podatkovnih točk, ki bodo izračunane po Fmax. Večje število črt (npr. 3200 ali 6400) pomeni boljšo frekvenčno ločljivost, kar pomeni možnost ločevanja dveh vibracijskih frekvenc, ki sta si zelo blizu. Visoka ločljivost je ključnega pomena za diagnosticiranje frekvenc utripanja ali analizo stranskih pasov pri analizi menjalnika.

3. Povprečevanje

Ker lahko vibracije stroja nihajo, je lahko en sam "posnetek" FFT zavajajoč. Povprečevanje vključuje pridobivanje več FFT-jev v hitrem zaporedju in nato njihovo skupno povprečenje. Ta postopek zmanjša naključni šum in zagotavlja veliko bolj stabilen, ponovljiv in reprezentativen spekter dejanskega stanja stroja.

4. Okna

Okenska funkcija (kot Hanning) je matematično uteževanje, ki se uporabi za podatke časovnega vala, preden se izračuna FFT. Gre za tehniko obdelave signalov, ki se uporablja za zmanjšanje napake, imenovane »spektralno uhajanje«, s čimer se zagotovi, da sta amplituda in frekvenca signalov v spektru čim bolj natančni.

Interpretacija FFT spektra

Usposobljen analitik interpretira spekter FFT tako, da išče značilne vzorce:

• Velik vrh na 1x hitrost teka kaže neravnovesje.
• Velik vrh na 2x hitrost teka pogosto kaže na neusklajenost.
• Serija harmoniki (vrhovi pri 1x, 2x, 3x, 4x itd.) je klasičen znak mehanske ohlapnosti.
• Visokofrekvenčni vrh z stranski pasovi Razmaknjenost pri hitrosti delovanja je znak okvare menjalnika ali ležaja.
• Dvignjena "podlaga" širokopasovnega šuma lahko kaže na kavitacijo v črpalki ali trenje.

Z primerjavo trenutnega spektra FFT z izhodiščem, vzetim v času, ko je bil stroj zdrav, lahko analitiki zlahka opazijo spremembe in diagnosticirajo nastajajoče težave, še preden postanejo kritične okvare.

← Nazaj na glavno kazalo