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Schnelle Fourier-
Transformation (FFT)
11.1 Hintergrund
Einfach ausgedrückt ist die FFT ein mathematischer Algorithmus, der eine als
Funktion der Zeit dargestellte Datendarstellung (z. B. ein Diagramm) in eine
als Funktion der Frequenz dargestellte Datendarstellung umwandelt und
umgekehrt.
Dies ist nützlich bei der Darstellung von Vibrationsmessungen. Beispiels-
weise werden Geschwindigkeitsdiagramme in der mobilen FLIR-App und in
der Windows-App aus der FFT-Analyse von Beschleunigungsmessungen
abgeleitet.
11.2 Zeitbereich- und Frequenzbereichsmethode
Vibrationsmessmethoden für den Zeit- und Frequenzbereich können beide
zur Untersuchung von Vibrationsmessungen eingesetzt werden.
Die Zeitbereichsmethode bietet einen Einblick in die Vibrationsquelle, ist aber
nicht ideal für die Analyse von mehrfrequenten Vibrationssignalen.
Die Frequenzbereichsmethode ist effektiver, insbesondere bei der Bewertung
von Amplitude und Phaseneigenschaften der Vibrationssignale. Die Fre-
quenzbereichsmethode ist effektiv bei der Identifizierung von Lagerdefekten,
Stoßimpulsen und Reibungskräften.
11.3 Bestimmung von Maschinenschäden anhand von
Schwingungsmerkmalen
Jeder Schaden verursacht Vibrationen mit einzigartigen Merkmalen. Sie kön-
nen die Ursache eines Problems einfacher ermitteln, wenn Sie diese Merk-
male verstehen. Dafür ist die FFT nützlich.
Mithilfe von FFT-Datendiagrammen können Sie viel über ein Anlage heraus-
finden, selbst wenn sie normal funktioniert. Im Normalbetrieb wird beispiels-
weise die Wellenrotationsfrequenz (Grundschwingung) im Diagramm links
dargestellt, gefolgt von einer Reihe von Harmonischen, deren Amplitude etwa
ein Drittel der Grundschwingungsamplitude beträgt.
In einem normalen System sind zusätzliche Signale vorhanden, die die Vibra-
tionen der Struktur darstellen, auf der die Maschine montiert ist.
Für fehlerhafte Systeme können dabei die folgenden Änderungen in den FFT-
Diagrammen auftreten.
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#NAS100051; r. AB/72845/72852; de-DE