什么是振动频谱分析？
时间与振幅关系形式的振动数据提供了一个观察视角。然而，共振、峰值瞬态和谐波等关键事件在时域图中通常难以直接观察。因此，工程师通常会采用某种分析形式来转换时域数据。
文章概览
频谱分析的目的及其与常规振动分析的区别
频谱分析类型概述：
快速傅里叶变换 (FFT)
功率谱密度 (PSD)
倍频程分析 (Octave Analysis)
阶次分析 (Order Analysis)
关于频谱分析仪作为集成系统的讨论
什么是频谱分析？
频谱分析将时域数据转换为频谱（如幅度-频率谱）。时域图显示的是随时间变化的单一信号，无论有多少个组件影响了该信号。相比之下，频谱是一幅由谱线组成的图形，代表了信号中不同频率分量的幅值和分布。振动频谱分析的主要目的是识别导致噪声、疲劳或失效的振动。
频谱分析与振动分析：有何区别？
将频谱分析与振动分析分开定义可能会让人产生困惑。实际上，频谱分析是振动分析的一种，因为它通过分析（拆解）时域振动数据将其转换为频域。振动分析涵盖了频谱分析，但也包括许多其他分析形式。
频谱分析的工作原理
频谱分析基于以下原理：任何信号都可以分解为一系列具有不同频率、振幅和相位的正弦波和余弦波。算法通过将时域数据投影到这些正弦和余弦波形上，将其拆解为各个组成部分。给定信号的这些分量集 合即构成频谱。
频谱分析的类型
1. 快速傅里叶变换 (FFT)
FFT 通过将信号分解为正弦波和余弦波，将时域数据转换为频域。它是一种计算算法，能够高效地实现名为“离散傅里叶变换”的数学运算。
FFT 帮助工程师确定复杂信号的受激频率以及这些频率下的振幅。此外，它还能突出显示定义频率范围内的频率和振幅变化以及谐波激励。
2. 功率谱密度 (PSD)
FFT 允许工程师查看频率的变化，而 PSD 则更进一步，计算频率内容的功率（强度）。随后，它将幅值归一化到单位赫兹（1Hz）带宽，从而提供一个与带宽无关的一致数值。
工程师可以使用 PSD 来比较不同长度的信号，因为 PSD 的幅值不会因信号长度不同而改变。在进行比较时，请务必确保使用相同的 PSD 参数。
此外，加速度均方根值 (GRMS) 在定义 PSD 后保持不变，这使得工程师能够将 PSD 与规范进行匹配，并确定 GRMS 值是否符合要求。他们还可以利用 GRMS 比较两个 PSD 图，以验证能量测量结果是否匹配。
3. 倍频程分析 (Octave Analysis)
声学测量如果不包含频率信息，则不适合对比声音与振动。倍频程分析通过将声学信号的频率划分为不同的“频段（Bins）”，从而实现对声音和振动的客观评估，这通常是为了模拟人类对频谱的感知方式。
软件会对声学信号进行滤波并测量输出端的声压级。随后，工程师可以在频域应用平均和加权技术，以匹配其所需的声音评估标准。
4. 阶次分析 (Order Analysis)
角度域（Angular domain）突出了预期的振动模式，例如旋转机械中的扭转。阶次分析专门用于分析具有旋转或往复运动部件（如发动机或转子叶片）的机器噪声和振动。
机器由不同部件组成，每个部件都有独特的振动模式。阶次分析有助于将旋转源与机器输出的随机振动区分开来。它将旋转或往复振动分解为“阶次”，阶次测量的是频率 (Hz)，并与参考转速 (RPM) 及其谐波相对应。
频谱分析仪：分析系统
“频谱分析仪”是指记录振动信号并分析频谱内容的系统。这些系统通常包括一个或多个传感器、一个用于记录的数据采集设备，以及一个用于将时域数据转换为频谱的软件程序。
总结
振动频谱分析使工程师能够将时域信号转化为可操作的频域见解。通过使用 FFT、PSD、倍频程和阶次分析等工具，工程师可以隔离关键振动事件并将结果与标准进行比对。集成化系统（如 ObserVR1000 搭配 ObserVIEW）有助于优化工作流，提供实时频谱监控和多种分析模式。频谱分析为工程应用中振动的故障排除和验证提供了高效支持。
