了解 Zoom FFT
定义:什么是缩放FFT?
缩放FFT (也称为高分辨率 FFT 或频率缩放)是一种先进的 快速傅里叶变换 这种技术能够在选定的窄频带内提供极高的频率分辨率,而不是在整个频谱范围内进行分析。例如,缩放FFT并非以1 Hz的分辨率(1000条线)分析0-1000 Hz的频率范围,而是以0.01 Hz的分辨率分析95-105 Hz的频率范围(同样是1000条线,但集中在窄频带内)。这种分辨率的显著提高使得分离紧密相邻的频率分量成为可能,例如: 边带, 精确的频率识别和特定光谱区域的详细分析。.
Zoom FFT 对于诊断电机转子条缺陷(解析滑差频率边带)、齿轮问题(识别调制模式)以及任何重要诊断信息存在于紧密排列的峰值中(这些峰值在标准 FFT 分析中会合并在一起)的情况至关重要。.
为什么需要缩放FFT
标准快速傅里叶变换的分辨率局限性
标准FFT存在基本的分辨率限制:
- 分辨率 = Fmax / 线数
- 例如:0-1000 Hz 范围,800 线 → 1.25 Hz 分辨率
- 问题:无法区分间隔数为 的峰 < 1.25 Hz
- 滑移频率: 通常频率为 0.5-2 Hz,需要更高的分辨率才能看到边带。
改善分辨率权衡
- 降低 Fmax: 0-100 Hz 的频率响应可提供 0.125 Hz 的分辨率(更好),但会遗漏高频成分。
- 增加线路: 8000 行输出频率为 0.125 Hz,但处理时间和内存占用都很高。
- 缩放 FFT: 结合了感兴趣波段的高分辨率和合理的处理能力。
Zoom FFT 的工作原理
基本流程
- 选择频段: 选择中心频率和带宽(例如,100 Hz ± 10 Hz)
- 频率偏移: 将选定频段进行数字移位,使其接近直流(基带)。
- 灭绝: 降低采样率,带宽相应缩小。
- 快速傅里叶变换计算: 对降频信号执行FFT
- 结果: 选定窄带的高分辨率光谱
分辨率增益
- 如果放大到全幅的 1/10,则获得 10 倍更精细的分辨率。
- 例如:0-1000 Hz,分辨率为 1 Hz → 放大至 95-105 Hz,分辨率为 0.01 Hz
- 增益 = (全屏显示 / 缩放显示)
应用
1. 电机转子条缺陷检测
经典的缩放 FFT 应用:
- 问题: 滑移频率边带(间隔 0.5-2 Hz)过于接近,无法通过标准 FFT 分辨。
- 解决方案 以 1 倍运行速度进行缩放 FFT,分辨率为 0.1 Hz 或更高。
- 结果: 清晰分离的边带显示出 断裂的转子条
- 分析: 边带幅度表示断条的数量
2. 齿轮诊断
- 放大齿轮啮合频率
- 解决轴转速间隔处的边带问题
- 识别狩猎齿频率模式
- 区分小齿轮和大齿轮的侧带
3. 轴承分析
- 放大查看轴承故障频率
- 解析边带结构
- 确定确切的故障频率(与计算值进行比较)
- 分析调制模式
4. 电气频率分析
- 放大到线路频率或 2 倍线路频率
- 解析电流相关振动中的滑移频率边带
- 精确识别极点通过频率
5. 临界速度研究
- 围绕疑似自然频率放大
- 精确测定共振频率
- 测量共振峰宽以进行阻尼计算
操作规程
设置
- 首先是标准FFT: 确定感兴趣的频率区域
- 选择中心: 选择中心频率进行缩放
- 选择跨度: 选择缩放带宽(高分辨率时带宽较窄)
- 设置参数: 线数(通常与标准 FFT 相同)
- 获取数据: 仪器执行缩放 FFT
典型设置
- 电机边带: 中心频率为 1 倍 (30 Hz),跨度为 ±10 Hz,800 线 → 分辨率为 0.025 Hz
- 齿轮啮合: 中心频率为 GMF (600 Hz),跨度为 ±50 Hz,1600 线 → 分辨率为 0.0625 Hz
- 轴承故障: 中心频率为 BPFO (150 Hz),跨度为 ±25 Hz,800 线 → 分辨率为 0.0625 Hz
优势
高分辨率
- 分辨率比标准FFT高10-100倍
- 分离峰,否则无法区分。
- 揭示诊断细节
计算效率
- 比增加全光谱范围内的谱线更有效
- 更快的处理速度
- 所需内存更少
精密频率测量
- 确定精确峰值频率
- 与理论计算结果进行比较
- 验证故障诊断
限制
仅限窄带
- 仅显示选定的频率区域
- 错过 Zoom 频段外的信息
- 必须大致知道要放大到哪里
- 首先需要进行标准FFT以获得概览。
用户知识要求
- 必须选择合适的缩放区域
- 需要了解应该寻找什么
- 不适用于一般筛查
- 比标准FFT更复杂
时间投资
- 除了标准 FFT 之外的其他测量方法
- 设置和参数选择时间
- 适用于关键设备或已确认的问题
缩放FFT是一种强大的频谱分析工具,它能够提供高分辨率,从而解析出对诊断电机电气故障、齿轮缺陷和轴承问题至关重要的紧密排列的振动分量。掌握缩放FFT技术——包括何时使用、如何选择合适的参数以及如何解读生成的高分辨率频谱——对于复杂机械的高级振动分析和详细故障诊断至关重要。.
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