Probleemoplossing met Fft: Casestudies in de trillingsanalyse

Fast Fourier Transform (FFT) is een krachtig hulpmiddel dat wordt gebruikt bij de analyse van trillingen om frequentiecomponenten in signalen te identificeren. Het helpt ingenieurs problemen in machines te diagnosticeren door tijd-domeingegevens om te zetten in het frequentiedomein. Dit artikel presenteert case studies die aantonen hoe de OTC helpt bij probleemoplossen binnen verschillende industriële toepassingen.

Case studie 1: Bearing Foutdetectie

Een fabriek heeft onverwachte storingen in de apparatuur ondervonden. De trillingssensoren hebben gegevens van de machines verzameld en de analyse van de activiteiten van de onderneming heeft bij specifieke frequenties duidelijke pieken aan het licht gebracht.

Door de foutfrequentie te bepalen, kunnen onderhoudsteams de defecte lagers vervangen voordat catastrofale storingen optraden, waardoor de stilstand- en reparatiekosten worden verminderd.

Casestudy 2: Gearbox-analyse

In een transmissiesysteem werden trillingsgegevens verzameld uit een versnellingsbak. De analyse van de Fiat-analyse toonde een toename van energie bij de frequenties van de schakels, wat wijst op slijtage of verkeerde uitlijning van de versnelling.

Casestudy 3: Motoribalansdetectie

Een industriële motor vertoonde onregelmatige trillingen.De analyse van de Fiat-groep wees een dominante frequentiecomponent aan bij de rotatiesnelheid van de motor, wat wijst op onbalans. De correctiebalancering loste het probleem op en herstelde de normale werking.

De Commissie heeft de volgende opmerkingen gemaakt: