FFT (Biến đổi Fourier nhanh) trong Phân tích rung động

Định nghĩa: FFT là gì?

The Biến đổi Fourier nhanh (FFT) là một thuật toán toán học hiệu quả cao được sử dụng để chuyển đổi tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Trong phân tích rung động, điều này có nghĩa là chuyển đổi một tín hiệu thô, phức tạp dạng sóng thời gian (một biểu đồ về biên độ rung động theo thời gian) thành một phổ tần số (biểu đồ biên độ rung động so với tần số). Sự biến đổi này là quá trình cơ bản và quan trọng nhất trong chẩn đoán máy móc hiện đại.

Tại sao FFT lại cần thiết cho chẩn đoán?

Dạng sóng thời gian thô từ một máy đang chạy là một mớ hỗn độn phức tạp của nhiều rung động khác nhau xảy ra cùng một lúc. Gần như không thể nhìn vào tín hiệu này và xác định tình trạng của máy. FFT hoạt động như một lăng kính, tách tín hiệu phức tạp này thành các thành phần tần số riêng lẻ. Kết quả là một biểu đồ rõ ràng, dễ thực hiện, cho phép nhà phân tích thấy được:

• Có những tần số nào?
• Có bao nhiêu năng lượng (biên độ) ở mỗi tần số?
• Mối quan hệ giữa các tần số này là gì?

Do các lỗi cơ học và điện khác nhau (như mất cân bằng, sai lệch, lỗi ổ trục và lỏng lẻo) đều tạo ra rung động ở tần số rất cụ thể và có thể dự đoán được, nên phổ FFT cung cấp lộ trình trực tiếp đến nguyên nhân gốc rễ của vấn đề.

Các thông số chính của phân tích FFT

Để có được phổ FFT hữu ích, nhà phân tích rung động phải xác định một số thông số chính trên bộ thu thập dữ liệu hoặc phần mềm:

1. Fmax (Tần số tối đa)

Đây là tần số cao nhất sẽ được đưa vào phổ. Tần số này phải đủ cao để phát hiện lỗi tần số cao nhất mà bạn đang tìm kiếm (ví dụ: tiếng lưới bánh răng hoặc tiếng ổ trục tần số cao).

2. Độ phân giải (Đường phân giải)

Điều này xác định mức độ chi tiết trong phổ. Nó được định nghĩa là số lượng "thùng" tần số rời rạc hoặc điểm dữ liệu sẽ được tính toán trên Fmax. Số lượng vạch cao hơn (ví dụ: 3200 hoặc 6400) mang lại độ phân giải tần số tốt hơn, nghĩa là khả năng tách hai tần số rung động rất gần nhau. Độ phân giải cao rất quan trọng để chẩn đoán tần số nhịp hoặc phân tích dải biên trong phân tích hộp số.

3. Trung bình

Do độ rung của máy có thể dao động, một phép tính FFT "chụp nhanh" đơn lẻ có thể gây hiểu lầm. Việc lấy trung bình bao gồm việc thu thập nhiều phép tính FFT liên tiếp và sau đó lấy trung bình chúng lại với nhau. Quá trình này giúp giảm nhiễu ngẫu nhiên và cung cấp phổ ổn định, lặp lại và đại diện hơn nhiều cho tình trạng thực tế của máy.

4. Cửa sổ

Hàm cửa sổ (như Hanning) là một trọng số toán học được áp dụng cho dữ liệu dạng sóng thời gian trước khi tính toán FFT. Đây là một kỹ thuật xử lý tín hiệu được sử dụng để giảm thiểu lỗi gọi là "rò rỉ phổ", đảm bảo biên độ và tần số của tín hiệu trong phổ chính xác nhất có thể.

Giải thích phổ FFT

Một nhà phân tích được đào tạo sẽ giải thích phổ FFT bằng cách tìm kiếm các mẫu đặc trưng:

• Một đỉnh lớn tại 1x tốc độ chạy chỉ ra mất cân bằng.
• Một đỉnh lớn tại Tốc độ chạy nhanh gấp 2 lần thường chỉ đến sự không thẳng hàng.
• Một loạt các sóng hài (đạt đỉnh ở mức 1x, 2x, 3x, 4x, v.v.) là dấu hiệu điển hình của sự lỏng lẻo về mặt cơ học.
• Một đỉnh tần số cao với dải bên cách nhau ở tốc độ chạy là dấu hiệu cho thấy hộp số hoặc ổ trục bị lỗi.
• “Sàn” tiếng ồn băng thông rộng nhô lên có thể là dấu hiệu của hiện tượng rỗ khí trong máy bơm hoặc ma sát.

Bằng cách so sánh phổ FFT hiện tại với đường cơ sở được lấy khi máy hoạt động bình thường, các nhà phân tích có thể dễ dàng phát hiện những thay đổi và chẩn đoán các vấn đề đang phát triển từ lâu trước khi chúng trở thành lỗi nghiêm trọng.

← Quay lại Mục lục chính