了解自频谱
定义：什么是自频谱？
自光谱 （也称为自频谱、功率谱或简称频谱）是单个信号的频域表示。 振动 信号，显示振动能量的分布或 振幅 作为频率的函数。它是通过取以下值计算得出的： 快速傅里叶变换（FFT） 它显示信号的频谱，并呈现每个频率分量的幅度。“自频谱”一词将其与互频谱（关联两个不同的信号）区分开来，强调它是信号与其自身的频谱。.
实际上，自频谱就是大多数人所说的“频谱”或“FFT频谱”——它是振动分析仪中的标准频率分析显示，显示峰值频率。 不平衡, 轴承故障频率, 齿轮啮合和其他诊断组件。理解这在技术上属于自频谱，在进行多通道分析时就显得尤为重要，因为多通道分析会涉及到互频谱和其他相关函数。.
数学基础
计算方法
直接快速傅里叶变换
- 计算时域信号的快速傅里叶变换
- 计算每个复数FFT分量的幅度
- 显示幅度与频率的关系
- 最常见且最直接
通过自相关性
- 计算信号的自相关函数
- 对自相关函数进行快速傅里叶变换 (FFT)。
- 结果是自谱（维纳-辛钦定理）
- 数学上等价但计算上不同的路径
平均值
- 从连续时间记录计算出的多个自光谱
- 取平均值以降低噪声并提高统计可靠性
- 典型值：机械诊断平均值为 4-16
- 更多随机振动平均值（50-100+）
特性和特征
实值
- 自光谱始终是实数（没有虚部）
- 仅表示量级，无 阶段 信息
- 幅度计算中相位损失
- 足以满足大多数单点诊断需求
永远积极向上
- 数值始终≥0（幅值的平方或幅值）
- 光谱值不能为负值
- 代表能量或力量（本质上是正面的）
对称（适用于实信号）
- 实信号的自频谱在奈奎斯特频率附近对称
- 负频率与正频率相对应
- 仅显示正频率（包含所有信息）
机械诊断中的自光谱
标准诊断显示
- 技术人员称之为“频谱”或“FFT”
- 显示所有振动频率分量
- 已识别的峰值与断层类型相匹配
- 故障诊断的主要工具
典型特征
- 1×峰值： 不平衡或其他 1 倍来源
- 2倍峰值： 错位或松动
- 方位频率： BPFO、BPFI、BSF、FTF
- 齿轮啮合： 牙齿啮合频率
- 电气： 2倍线路频率（120/100赫兹）
- 本底噪声： 来自随机振动和噪声的背景噪声
自光谱与交叉光谱
自频谱（单通道）
- 一个信号的频谱
- 显示频率内容
- 无相位信息
- 足以满足大多数诊断需求
- 标准单通道FFT
交叉频谱（双通道）
- 两个信号之间的关系
- 显示常见频率内容
- 包括相位关系
- 用于传递函数分析、相干性
- 需要两个同步通道
自光谱平均
线性平均
- 多个自光谱的算术平均值
- 降低随机噪声变化
- 提高了对真实频谱的估计精度。
- 机械分析标准
指数平均法
- 加权平均值，赋予近期光谱更高的权重
- 有助于追踪不断变化的情况
- 实时监控应用
峰值保持（最大频谱）
- 每个频率区间都具有最大值
- 捕获瞬态分量
- 可用于启动/关闭分析
显示格式
线性比例
- Y轴线性（mm/s、m/s²等）
- 易于理解的绝对值
- 如果存在较大的峰，则较小的峰可能无法被看到。
- 常规分析中常用
对数刻度（dB）
- Y轴单位为分贝（20 log(振幅/参考值)）
- 宽动态范围可见
- 大小山峰均可见。
- 常用于研究和详细分析
频率轴
- 线性： 等频间隔，机械设备的标准配置
- 对数： 等倍频程间隔，适用于宽频率范围
质量指标
光谱质量
- 清洁光谱： 清晰的峰值，低噪声基底
- 噪声频谱： 背景噪声高，峰值不清晰
- 平均： 通过降低噪音来提高质量
- 决议： 足以区分相邻的峰
过载指示器
- 检查采集过程中是否存在信号过载
- 过载会产生虚假的频谱分量
- 如果发生过载，请调整输入增益。
自频谱是振动诊断中的基础频率分析工具，它代表了技术人员日常用于故障识别和状态评估的单通道快速傅里叶变换（FFT）。理解“频谱”本质上是自频谱，以及它与互频谱和其他频谱分析技术的关系，是进行高级多通道分析和全面机械诊断的基础。.
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