Titreşim Analizinde FFT (Hızlı Fourier Dönüşümü)

Tanım: FFT nedir?

Bu Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Bir sinyali zaman alanından frekans alanına dönüştürmek için kullanılan oldukça verimli bir matematiksel algoritmadır. Titreşim analizinde bu, ham ve karmaşık bir sinyali zaman alanına dönüştürmek anlamına gelir. zaman dalga formu (titreşim genliğinin zamana göre grafiği) frekans spektrumu (titreşim genliğinin frekansa göre grafiği). Bu dönüşüm, modern makine teşhisinde en önemli ve temel süreçtir.

Tanı İçin FFT Neden Önemlidir?

Çalışan bir makineden gelen ham zaman dalga formu, aynı anda gerçekleşen birçok farklı titreşimin karmaşık bir karışımıdır. Bu sinyale bakıp makinenin durumunu belirlemek neredeyse imkansızdır. FFT, bu karmaşık sinyali ayrı frekans bileşenlerine ayıran bir prizma gibi davranır. Sonuç, bir analistin şunları görmesini sağlayan net ve uygulanabilir bir grafiktir:

• Hangi frekanslar mevcut?
• Her frekansta ne kadar enerji (genlik) var?
• Peki bu frekanslar arasındaki ilişki nedir?

Çünkü farklı mekanik ve elektriksel arızalar (dengesizlik, hizalama bozukluğu, yatak kusurları ve gevşeklik gibi) her biri çok belirli ve öngörülebilir frekanslarda titreşim üretir; FFT spektrumu, bir sorunun temel nedenine doğrudan bir yol haritası sağlar.

FFT Analizinin Temel Parametreleri

Faydalı bir FFT spektrumu elde etmek için, bir titreşim analistinin veri toplayıcıda veya yazılımda birkaç temel parametreyi tanımlaması gerekir:

1. Fmax (Maksimum Frekans)

Bu, spektruma dahil edilecek en yüksek frekanstır. Aradığınız en yüksek frekanslı arızayı (örneğin, yüksek frekanslı dişli uyumsuzluğu veya yatak tonları) yakalayacak kadar yüksek ayarlanmalıdır.

2. Çözünürlük (Çözünürlük Hatları)

Bu, spektrumdaki ayrıntı düzeyini belirler. Fmax boyunca hesaplanacak ayrık frekans "bölmeleri" veya veri noktalarının sayısı olarak tanımlanır. Daha fazla sayıda satır (örneğin, 3200 veya 6400), daha iyi frekans çözünürlüğü sağlar; bu da birbirine çok yakın iki titreşim frekansını ayırma yeteneği anlamına gelir. Yüksek çözünürlük, titreşim frekanslarını teşhis etmek veya dişli kutusu analizinde yan bantları analiz etmek için kritik öneme sahiptir.

3. Ortalama

Makine titreşimi dalgalanabileceğinden, tek bir "anlık" FFT yanıltıcı olabilir. Ortalama alma, birden fazla FFT'nin hızlı bir şekilde art arda alınmasını ve ardından bunların birlikte ortalamalarının alınmasını içerir. Bu işlem, rastgele gürültüyü azaltır ve makinenin gerçek durumunun çok daha kararlı, tekrarlanabilir ve temsili bir spektrumunu sağlar.

4. Pencereleme

Bir pencere fonksiyonu (Hanning gibi), FFT hesaplanmadan önce zaman dalga formu verilerine uygulanan matematiksel bir ağırlıklandırmadır. "Spektral sızıntı" adı verilen hatayı en aza indirmek için kullanılan bir sinyal işleme tekniğidir ve spektrumdaki sinyallerin genlik ve frekansının mümkün olduğunca doğru olmasını sağlar.

Bir FFT Spektrumunun Yorumlanması

Eğitimli bir analist, karakteristik örüntüleri arayarak bir FFT spektrumunu yorumlar:

• Büyük bir zirve 1x koşu hızı gösterir dengesizlik.
• Büyük bir zirve 2 kat daha hızlı koşu hızı sık sık işaret eder yanlış hizalama.
• Bir dizi harmonikler (1x, 2x, 3x, 4x, vb. zirveler) mekanik gevşekliğin klasik bir işaretidir.
• Yüksek frekanslı bir tepe noktası yan bantlar Çalışma hızında aralıklı olması şanzıman veya rulman arızasının habercisidir.
• Geniş bant gürültüsünün yükselmiş bir "tabanı", bir pompada kavitasyon veya sürtünme olduğunu gösterebilir.

Analistler, mevcut FFT spektrumunu, makinenin sağlıklı olduğu bir dönemde alınan bir temel değerle karşılaştırarak, değişiklikleri kolayca tespit edebilir ve kritik arızalara dönüşmeden çok önce gelişen sorunları teşhis edebilirler.

← Ana Dizin'e Geri Dön