了解频谱泄漏

定义：什么是频谱泄漏？

频谱泄漏 是测量过程中发生的一种测量误差 快速傅里叶变换（FFT） 信号分析。它是指能量从单个离散频率峰值“扩散”到相邻频率点的过程。这种泄漏会扭曲真实振动信号的幅度和频率，从而可能掩盖较小的信号或导致诊断不准确。

根本原因：不连续性

频谱泄漏是由于违反了FFT的基本假设而引起的。FFT算法假设其分析的有限时间波形数据块是一个周期信号的单一、完美重复的循环。为了达到完美的周期性，信号在时间块末尾的值必须与其开头的值相同。

在实际分析真实振动信号时，几乎不可能捕捉到包含每个频率分量精确整数个周期的时间块。这会导致 不连续性 信号的结束与开始不匹配。FFT 算法将这种急剧的跳跃解读为高频瞬态事件，类似于撞击。这种人为的瞬态包含原始信号中不包含的能量，正是这种能量在最终频谱的广泛频率范围内“泄漏”出来。

频谱泄漏的影响

频谱泄漏造成的能量拖尾主要有两个负面影响：

1. 降低幅度精度： 原本应该集中在单个频率点的能量现在分散到多个频率点中。这导致主峰的幅度低于其真实值，而相邻“旁瓣”频率点的幅度则被人为地提高了。
2. 降低频率分辨率： 泄漏可能非常严重，以至于完全掩盖了附近较小的频率峰值。例如，轴承故障产生的小信号可能会完全消失在较大的1倍不平衡峰值泄漏的“裙边”中。

解决方案：窗口化

频谱泄漏的控制方法是 窗口化 函数。窗口是一种数学函数，在将时间波形数据发送到 FFT 之前，会将其与时间波形数据相乘。

用于此目的的最常见窗口是 汉宁窗汉宁窗具有平滑的钟形形状，在时间块的开始和结束处将信号逐渐减小至零。这种逐渐减小的动作迫使信号的两端匹配，从而有效地消除了人为的不连续性。

通过向 FFT 中呈现平滑周期信号，窗口函数显著减少了频谱泄漏。这使得频谱更加清晰，峰值更锐利，本底噪声更低，从而实现更准确、更灵敏的分析。

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