理解光谱分析

1. 定义：什么是光谱分析？

光谱分析 是获取复杂信号的过程，例如 时间波形 频谱分析是从振动传感器获取信号，并将其分解为各个频率分量。频谱分析的主要目标是将信号从时域（观察幅度与时间的关系）转换到频域（观察幅度与频率的关系）。

该过程的输出是 光谱 （复数：光谱），是一种显示每个特定频率振动幅度的图表。光谱分析是 振动诊断因为它允许分析师识别与不同机器故障相关的独特频率特征。

2. 的作用 快速傅里叶变换（FFT）

现代光谱分析是通过一种称为 快速傅里叶变换（FFT）. FFT 是一种数学程序，它被编程到每一个数字 振动分析仪. 它将数字化的时间波形数据作为输入，并产生频谱作为输出。

FFT 可以将复杂且看似混乱的信号（在时间域中很难解释）看作频域中一系列清晰的不同频率峰值。

3. 频谱的诊断能力

频谱分析之所以如此有效，是因为旋转机械中不同的机械和电气问题会在可预测的特征频率下产生振动。通过检查频谱，分析人员可以将峰值频率与已知的故障模式进行匹配，从而诊断出问题的根本原因。

常见示例包括：

• 1X 处的大峰 运行速度 常常表示 不平衡.
• 2 倍跑步速度时出现大峰值是 错位.
• 一系列非整数倍跑步速度的峰值可能表明 轴承缺陷.
• 齿轮啮合频率 (GMF) 处出现高振幅峰值， 边带 表示 齿轮缺陷.
• 2 倍电线频率的峰值可能表明电机定子存在问题。

4. 光谱分析中的关键参数

为了获得有用的光谱，分析师必须定义几个关键参数：

• Fmax（最大频率）： 这是频谱中将包含的最高频率。它必须设置得足够高，以捕捉疑似故障的频率（例如，齿轮问题的高频）。
• 分辨率（分辨率线）： 这决定了频谱的细节水平。谱线数量越多，频率分辨率就越高，这意味着分析仪可以区分两个非常接近的频率峰值。这对于在变速箱分析中识别边带至关重要。
• 平均： 为了获得清晰、稳定的频谱，分析仪会拍摄多个数据“快照”，并计算平均值。这样可以消除随机噪声，更准确地反映真实的稳态振动。
• 窗口化: 将数学函数（如汉宁窗）应用于数据，以防止称为 频谱泄漏，这会扭曲频率峰值的幅度和形状。

本质上，频谱分析是现代振动诊断的核心，它为机器内部发生的力和运动提供了清晰的“X射线”视图。

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