一、信號(hào)采集：振動(dòng)能量的“數(shù)字化捕捉”

　　振動(dòng)分析儀通過(guò)壓電加速度傳感器或電渦流位移傳感器，將機(jī)械振動(dòng)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。以DB22-VM260A型分析儀為例，其內(nèi)置的壓電傳感器可測(cè)量0.1-400 m/s2的加速度范圍，頻率響應(yīng)覆蓋5-10kHz。傳感器輸出信號(hào)經(jīng)抗混疊濾波器處理，消除高頻噪聲干擾，確保采樣信號(hào)符合奈奎斯特定理（采樣率≥2倍信號(hào)最高頻率）。例如，若需分析10kHz振動(dòng)信號(hào)，采樣率需≥20kHz。

　　二、數(shù)字處理：時(shí)域信號(hào)的“數(shù)學(xué)拆解”

　　采集到的模擬信號(hào)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）離散化，生成數(shù)字時(shí)域序列。FFT算法將該序列分解為不同頻率的正弦波疊加，計(jì)算各頻率分量的振幅與相位。例如，某軸承故障信號(hào)可能包含120Hz（基頻）及其倍頻（240Hz、360Hz等），F(xiàn)FT分析可直觀顯示這些特征頻率的能量分布。為減少頻譜泄漏，分析儀常采用漢寧窗（Hanning）或平頂窗（Flat Top）對(duì)信號(hào)加權(quán)處理，優(yōu)化頻率分辨率。

　　三、頻譜分析：故障特征的“可視化診斷”

　　FFT分析儀將計(jì)算結(jié)果以頻譜圖形式呈現(xiàn)，橫軸為頻率，縱軸為振幅。用戶(hù)可通過(guò)以下參數(shù)評(píng)估設(shè)備狀態(tài)：

　　1.特征頻率識(shí)別：如電機(jī)不平衡對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)頻，齒輪嚙合頻率為齒數(shù)×轉(zhuǎn)速。

　　2.邊帶分析：故障齒輪的頻譜中，嚙合頻率兩側(cè)可能出現(xiàn)間隔為故障軸轉(zhuǎn)頻的邊帶。

　　3.趨勢(shì)追蹤：對(duì)比歷史數(shù)據(jù)，若某頻率振幅持續(xù)上升，可能預(yù)示故障發(fā)展。

　　以某風(fēng)電齒輪箱為例，F(xiàn)FT分析顯示其輸出軸嚙合頻率（384Hz）兩側(cè)存在15Hz邊帶，結(jié)合轉(zhuǎn)速計(jì)算確認(rèn)故障軸轉(zhuǎn)頻為15Hz，最終定位為中間軸軸承磨損。
 

　　四、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景

　　FFT振動(dòng)分析儀具備高采樣率（如20kHz）、多通道同步（如16通道）及實(shí)時(shí)分析能力，適用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械、軌道車(chē)輛等復(fù)雜系統(tǒng)。其便攜式設(shè)計(jì)（如140×77×32mm主機(jī)）支持現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)，而云數(shù)據(jù)庫(kù)功能則可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與團(tuán)隊(duì)協(xié)作。未來(lái)，隨著AI算法與FFT技術(shù)的融合，分析儀將具備自動(dòng)故障診斷能力，進(jìn)一步推動(dòng)工業(yè)設(shè)備智能化運(yùn)維。

　　FFT振動(dòng)分析儀通過(guò)“信號(hào)采集-數(shù)字處理-頻譜分析”的閉環(huán)流程，將抽象振動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的故障信息。其技術(shù)突破不僅提升了設(shè)備維護(hù)效率，更為工業(yè)4.0時(shí)代的預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了數(shù)據(jù)基石。