速いフーリエ変換(FFT)は振動解析で広く使用されている技術です。時間ドメインデータを周波数ドメインデータに変換し、異なる振動コンポーネントの識別を可能にします。このプロセスは、機械の故障と監視機器の健康を効果的に診断するのに役立ちます。

振動解析データ取得

正確な振動解析は、適切なデータ収集から始まります。 加速器などのセンサーは、振動を記録するために機械コンポーネントに取り付けられています。 高品質のデータを有効にするには、適切なサンプリング速度を選択し、周波数スペクトルを歪めることができるエイリアスを回避することが含まれます。

振動データにFFTを適用

データが取得されると、FFT アルゴリズムは、時間系列データを周波数スペクトルに変換するために適用されます。このスペクトルは、異なる周波数、優勢振動モードおよび潜在的な欠陥の署名を強調する振動の広さを表示します。

FFTを用いた故障検出

周波数スペクトルを分析することで、不均衡、不整列、またはベアリング欠陥などの障害の検出を可能にします。特定の周波数ピークは特定の問題に関連し、メンテナンスチームは問題を早期に特定し、それに応じて修理を計画することができます。

  • バランス
  • みずり
  • ベアリングの欠陥
  • ギヤ欠陥