Förstå spektralanalys

1. Definition: Vad är spektralanalys?

Spektralanalys är processen att ta en komplex signal, såsom en tidsvågform från en vibrationssensor och sönderdela den i dess individuella frekvenskomponenter. Det primära målet med spektralanalys är att omvandla signalen från tidsdomänen (betraktningsamplitud kontra tid) till frekvensdomänen (betraktningsamplitud kontra frekvens).

Resultatet av denna process är en spektrum (plural: spektra), vilket är en graf som visar vibrationsamplituden vid varje specifik frekvens. Spektralanalys är den mest grundläggande och kraftfulla tekniken inom vibrationsdiagnostik, eftersom det gör det möjligt för en analytiker att identifiera de unika frekvenssignaturerna som är associerade med olika maskinfel.

2. Rollen för Snabb Fouriertransform (FFT)

Modern spektralanalys möjliggörs av en mycket effektiv algoritm som kallas Snabb Fouriertransform (FFT)FFT är en matematisk procedur som programmeras in i varje digital enhet. vibrationsanalysatorDen tar den digitaliserade tidsvågformsdatan som ingång och producerar frekvensspektrumet som utgång.

FFT-funktionen gör det möjligt att betrakta en komplex och till synes kaotisk signal, som är mycket svår att tolka i tidsdomänen, som en tydlig serie av distinkta frekvenstoppar i frekvensdomänen.

3. Spektrumets diagnostiska kraft

Anledningen till att spektralanalys är så effektiv är att olika mekaniska och elektriska problem i roterande maskiner genererar vibrationer vid förutsägbara, karakteristiska frekvenser. Genom att undersöka spektrumet kan en analytiker diagnostisera grundorsaken till ett problem genom att matcha topparnas frekvenser med ett känt felmönster.

Vanliga exempel inkluderar:

• En stor topp vid 1X löphastighet indikerar ofta obalans.
• En stor topp vid 2 gånger löphastigheten är ett klassiskt tecken på feljustering.
• En serie toppar vid icke-heltalsmultiplar av löphastighet kan peka på lagerdefekter.
• En topp med hög amplitud vid växelnätfrekvensen (GMF) med sidband indikerar växelfel.
• En topp på 2 gånger den elektriska nätfrekvensen kan indikera ett problem med motorns stator.

4. Viktiga parametrar i spektralanalys

För att få ett användbart spektrum måste en analytiker definiera flera viktiga parametrar:

• Fmax (Maximal frekvens): Detta är den högsta frekvensen som kommer att inkluderas i spektrumet. Den måste ställas in tillräckligt högt för att fånga frekvenserna för de misstänkta felen (t.ex. höga frekvenser för växelproblem).
• Upplösning (upplösningslinjer): Detta avgör detaljnivån i spektrumet. Ett högre antal linjer ger bättre frekvensupplösning, vilket innebär att analysatorn kan skilja mellan två frekvenstoppar som ligger mycket nära varandra. Detta är avgörande för att identifiera sidband vid växellådsanalys.
• Medelvärdesberäkning: För att få ett rent, stabilt spektrum tar analysatorn flera "ögonblicksbilder" av data och medelvärdesbildar dem tillsammans. Detta tar bort slumpmässigt brus och ger en mer exakt representation av den verkliga vibrationen i stationärt tillstånd.
• Fönsterläggning: En matematisk funktion (som ett Hanning-fönster) tillämpas på data för att förhindra ett bearbetningsfel som kallas spektralläckage, vilket kan förvränga amplituderna och formerna på frekvenstopparna.

I grund och botten är spektralanalys kärnan i modern vibrationsdiagnostik och ger en tydlig "röntgen"-bild av krafterna och rörelserna som sker inuti en maskin.

← Tillbaka till huvudmenyn