Czym jest szybka transformata Fouriera (FFT)?

Szybka transformata Fouriera, czyli FFT, to narzędzie często stosowane w analiza drgań. FFT wykorzystuje dane o drganiach, które już zbierasz, i rekonfiguruje je, aby zapewnić cenne nowe spostrzeżenia na temat stanu Twojej maszyny. Jeśli jest prawidłowo stosowana, analiza FFT jest kluczowym elementem każdej strategii konserwacji predykcyjnej.

Analiza FFT może pomóc Ci zlokalizować usterki maszyn, dzięki czemu będziesz dokładnie wiedzieć, kiedy Twój zespół powinien wykonać konserwację. Jednak FFT jest często postrzegana jako myląca lub zbyt techniczna. W tym artykule wyjaśnimy, czym jest analiza FFT i jak może pomóc Ci poprawić wydajność aktywów, skrócić przestoje i obniżyć koszty konserwacji.

Czym jest wzór szybkiej transformaty Fouriera (FFT)?

Krótko mówiąc, Fast Fourier Transform to algorytm, który szybko przeprowadza Discrete Fourier Transform (DFT) sekwencji danych. Pobiera dane wyrażone w kategoriach czasu i konwertuje je na szczegółowe dane o częstotliwości.

Sygnały cyfrowe (takie jak dane o drganiach) są często zbierane i rejestrowane jako funkcja czasu. Na przykład wykres przebiegu danych o drganiach wskaże dokładnie, kiedy wystąpi szczytowe drgania maszyny.

Jeśli przeanalizujesz dane dotyczące wibracji, możesz uzyskać dobry obraz ogólnego stanu swojej maszyny, a nawet wydłużyć żywotność aktywów. Będziesz wiedział, jak często występują nietypowe drgania i będziesz mógł zobaczyć, w którym momencie cyklu pracy maszyny te drgania mają miejsce.

Jednakże pomiar danych dotyczących drgań w ten sposób nie daje pełnego obrazu.

Jakie rodzaje wibracji występują? Gdzie jest usterka powodująca nadmierne wibracje? Czy usterka jest w łożyskach czy w wale? Analiza FFT może odpowiedzieć na te pytania.

Zrozumienie analizy przebiegu

Analiza kształtu fali to graficzna reprezentacja fali – dźwiękowej, sejsmicznej lub dowolnego innego rodzaju fali.

Wykresy przebiegu ilustrują zmieniającą się amplitudę określonej fali w okresie czasu. Możesz użyć przebiegów czasowych, aby przyjrzeć się ogólnym drganiom określonego zasobu i uzyskać ogólne pojęcie o jego kondycji.

Co FFT robi z danymi przebiegu

FFT pobiera dane ograniczone czasowo i konwertuje je na dane częstotliwościowe. Zamiast pokazywać, kiedy występują nieprawidłowe drgania, analiza FFT rozbija każde drganie na jego częstotliwości składowe. Analiza FFT szuka dominującej częstotliwości lub częstotliwości; pokazuje, czy drgania występują przy niskiej częstotliwości, wysokiej częstotliwości czy gdzieś pomiędzy.

Dlaczego to ma znaczenie? Każdy poziom częstotliwości wskazuje inne źródło problemu. Analiza FFT pokazuje, gdzie znajdują się punkty problemowe w Twoich aktywach, dzięki czemu możesz się do nich dostać i naprawić je na długo.

Jak FFT są wykorzystywane w analizie drgań

Analiza wibracji polega na uwzględnieniu kilku kluczowych pomiarów w celu określenia stanu maszyny. Zazwyczaj technicy analizują częstotliwość, prędkość i przyspieszenie wibracji.

Łatwo jest zmierzyć surowe dane dotyczące drgań, aby sprawdzić sygnaturę drgań maszyn. Ale analiza FFT idzie o krok dalej, otwierając surowe dane.

Zmiany częstotliwości drgań mogą wskazywać na problemy takie jak brak równowagi. Na przykład niektóre maszyny obrotowe przechodzi na niższą częstotliwość wibracji gdy równowaga zostaje zachwiana. Jest to wyraźny sygnał ostrzegawczy, że maszyna wymaga konserwacji.

Zmiany w dominującej częstotliwości mogą również wskazywać problemy z ustawieniem wału lub skrzyni biegów. Analiza FFT może również wskazywać problemy ze zużyciem części obrotowych lub części o niedoskonale uformowanych kształtach.

Kluczowe terminy analizy drgań

Analiza drgań wykorzystuje wiele terminologii. Warto wiedzieć, co oznaczają kluczowe terminy! Oto niektóre z głównych terminów, które usłyszysz w kontekście FFT i analizy drgań.

Kształt fali czasowej: Surowe dane dotyczące drgań zebrane przez monitor drgań, przedstawione graficznie w funkcji amplitudy i czasu.

Spektrum częstotliwości: uproszczony wykres pokazujący amplitudę i częstotliwość. Widmo częstotliwości jest obliczane na podstawie surowego przebiegu czasowego.

Harmonia:Echa tworzone przez silne, równomiernie rozmieszczone szczyty drgań. Normalne jest, że maszyny wirujące tworzą harmoniczne.

Typowe usterki maszyn: Najczęstsze przyczyny awarii maszyn wirujących. Niektóre z najczęstszych usterek to niewspółosiowość, niewyważenie, luzy i awaria łożysk.

Przemieszczenie: Odległość, na jaką wibrujący obiekt przemieszcza się od punktu początkowego. Przemieszczenie jest najbardziej odpowiednie do pomiaru niższych częstotliwości.

Prędkość: Odległość, jaką wibrujący obiekt pokonuje w określonym czasie. Prędkość jest najbardziej odpowiednia do pomiaru częstotliwości średniego poziomu.

Przyśpieszenie: szybkość, z jaką prędkość zmienia się w czasie. Przyspieszenie jest najlepiej dostosowane do pomiaru bardzo wysokich częstotliwości.

Wybór właściwego rozwiązania do analizy drgań

Jaki rodzaj analizy drgań jest odpowiedni dla Twojej działalności? Może być trudno zdecydować, czy lepiej wybrać analizę FFT czy analizę przebiegu czasowego. Prawda jest taka, że ​​obie opcje mają wiele zalet.

Na szczęście nie musisz wybierać. Właściwy program do monitorowania wibracji może zapewnić Ci jedno i drugie. Właściwe narzędzia zapewnią Ci dokładne, łatwe w użyciu dane i narzędzia analityczne, które pomogą Ci w pełni wykorzystać te dane.

Im więcej wiesz o wzorcach drgań swoich maszyn, tym lepiej będziesz w stanie utrzymać swoje aktywa. A to oznacza zwiększony czas sprawności i większą produktywność dla całej Twojej działalności.