FFT (Biến đổi Fourier nhanh) trong Phân tích rung động
Biến đổi Fourier nhanh (FFT) là một thuật toán toán học cực kỳ hiệu quả biến đổi tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Trong Phân tích rung động nó chuyển đổi một dạng sóng thời gian — biên độ rung động vẽ theo thời gian — thành một phổ tần số, biên độ vẽ theo tần số. Phép biến đổi đơn lẻ này là quá trình quan trọng nhất và cơ bản nhất trong chẩn đoán máy móc hiện đại; nếu không có nó, tín hiệu rung động chỉ là một đường vẽ không đọc được.
1. Định Nghĩa: FFT là gì?
FFT không phải là một phép đo mà là một phép tính toán. Nó là một thực hiện nhanh của Biến Đổi Fourier Rời Rạc, tận dụng các đối xứng toán học để thực hiện trong vài mili giây những gì nếu không sẽ mất thời gian lâu hơn nhiều, đó là lý do tại sao nó có thể chạy trực tiếp trên một thiết bị cầm tay. Tiền đề của nó, do Fourier đề xuất, là bất kỳ tín hiệu tuần hoàn phức tạp nào cũng có thể được xây dựng lại như một tổng của các sóng sin đơn giản ở các tần số và biên độ khác nhau. FFT chạy ý tưởng đó ngược lại: đưa cho nó một dạng sóng vướng víu, và nó trả lại danh sách các sóng sin mà nó được tạo thành từ đó.
2. Tại Sao FFT là Cần Thiết cho Chẩn Đoán
Một dạng sóng thời gian thô từ một máy đang chạy là một hỗn hợp của nhiều rung động xảy ra cùng lúc, và gần như không thể đánh giá sức khỏe của máy bằng mắt từ dấu vết đó. FFT hoạt động như một lăng kính, tách tín hiệu phức tạp thành các thành phần tần số riêng lẻ của nó. Kết quả là một biểu đồ rõ ràng, hữu ích cho phép nhà phân tích thấy:
- Có những tần số nào?
- Mỗi tần số chứa bao nhiêu năng lượng (biên độ)?
- Mối quan hệ giữa các tần số đó là gì — sóng điều hòa, dải biên và các tương tự?
Vì các lỗi cơ học và điện khác nhau — mất cân bằng, sự không thẳng hàng, khuyết tật ổ trục, và sự lỏng lẻo — mỗi loại tạo ra rung động ở các tần số rất cụ thể, có thể dự đoán được, do đó phổ tần số cung cấp một lộ trình trực tiếp đến nguyên nhân gốc rễ của vấn đề. Chế độ xem miền tần số này là cơ sở của tất cả phân tích phổ.
3. Các Tham Số Chính Của Phân Tích FFT
Để thu thập một phổ hữu ích, nhà phân tích đặt một số tham số trên bộ thu thập dữ liệu hoặc phần mềm. Đặt sai và một lỗi thực sự có thể bị bỏ sót; đặt đúng và nó sẽ nổi bật rõ ràng.
Fmax (Tần Số Tối Đa)
Tần số cao nhất được bao gồm trong phổ. Nó phải được đặt đủ cao để nắm bắt lỗi có tần số cao nhất mà bạn quan tâm — tần số cao lưới bánh răng hoặc tần số của vòng bi, chẳng hạn — nhưng không quá cao để chi tiết tần số thấp bị lãng phí. Để ngăn chặn chồng phổ, các thiết bị áp dụng một bộ lọc bộ lọc thông thấp dưới tốc độ lấy mẫu trước khi FFT được tính toán.
Độ Phân Giải (Đường Phân Giải)
Điều này đặt mức độ chi tiết — số lượng các “bin” tần số rời rạc được tính toán trên Fmax. Nhiều đường hơn (3.200 hoặc 6.400, chẳng hạn) cung cấp độ phân giải tốt hơn, có nghĩa là khả năng tốt hơn để tách hai tần số nằm gần nhau. Độ phân giải cao là điều cần thiết để phân biệt tần số nhân đôi hoặc phân giải dải bên trong phân tích hộp số. Vì chiều rộng bin bằng Fmax chia cho số lượng đường, luôn có sự đánh đổi giữa dải và chi tiết; một Công cụ tính độ phân giải FFT thể hiện chiều rộng bin kết quả và thời gian thu thập cho bất kỳ cài đặt nào, và một Phóng to FFT có thể tập trung tất cả các đường có sẵn vào một dải hẹp khi cần tách biệt thậm chí còn tốt hơn.
Tính trung bình
Vì rung động của máy biến động, một ảnh chụp FFT duy nhất có thể gây hiểu lầm. Lấy trung bình sẽ thu thập một số FFT trong khoảng thời gian ngắn và kết hợp chúng, loại bỏ nhiễu ngẫu nhiên và mang lại một phổ ổn định hơn, lặp lại hơn nhiều thực sự đại diện cho tình trạng của máy’.
Cửa sổ
A hàm cửa sổ — phổ biến nhất là Cửa sổ Hanning — là một trọng số toán học được áp dụng cho dữ liệu thời gian trước khi biến đổi. Nó giảm thiểu một lỗi được gọi là rò rỉ phổ, nếu không sẽ làm giãn một đỉnh sắc nét qua các thùng lân cận và làm hỏng cả biên độ và tần số biểu kiến của nó.
4. Cách Diễn Giải Phổ FFT
Một nhà phân tích được đào tạo sẽ đọc phổ bằng cách nhận diện các mẫu đặc trưng:
- Một đỉnh lớn tại 1× tốc độ vận hành chỉ ra mất cân bằng.
- Một đỉnh lớn tại 2× tốc độ quay thường chỉ ra sai lệch trục.
- Một chuỗi dài sóng hài (1×, 2×, 3×, 4×…) là dấu hiệu điển hình của hiện tượng lỏng cơ khí.
- Một đỉnh tần số cao mang các dải hình ảnh cách nhau bằng tốc độ quay là dấu hiệu đặc trưng của lỗi hộp số hoặc vòng bi.
- Một “sàn” nâng cao của tiếng ồn băng rộng có thể chỉ ra sự tạo bọt trong bơm hoặc ma sát chung.
Bằng cách so sánh phổ hiện tại với đường cơ sở được ghi lại khi máy còn hoạt động bình thường, một nhà phân tích có thể phát hiện những thay đổi và chẩn đoán các vấn đề đang phát triển trước khi chúng trở thành những hỏng hóc nghiêm trọng.
5. FFT trong Đo Lường Thực Tế Ngoài Hiện Trường
Trên một dụng cụ di động, FFT được tính toán ngay lập tức từ cảm biến gia tốc tín hiệu. The Balanset-1A, một bộ phân tích hai kênh ngoài hiện trường, ghi lại dạng sóng thời gian và hiển thị phổ của nó từ khoảng 5 Hz đến 1000 Hz, vì vậy một kỹ sư có thể đọc đỉnh tốc độ quay, các điều hòa của nó và bất kỳ tần số vòng bi hoặc bánh răng nào trên máy. Kết hợp với xung tachometer một lần trên mỗi vòng quay, cùng một bộ dữ liệu hỗ trợ cân bằng dựa trên pha, trong khi phân tích đơn hàng có thể tham chiếu lại phổ đến các bội số của tốc độ quay trên các máy tốc độ thay đổi — chuyển FFT từ một biểu đồ tĩnh thành động cơ của quy trình chẩn đoán và cân bằng ngoài hiện trường.
