FFT计算信号的第5阶次的能量将会分布在50条谱线上。出于这个原因,当你发现转速的变化速率越来越快时,那么,你必须关心何时选择怎样的频率分辨率用于分析。对转速在21s内从840rpm上升到4800rpm的振动信号进行瀑布图分析,此时转速的变化率约为188rpm/s。分别作0.5Hz和5Hz的频率分辨率的瀑布图分析,对应的colormap如图13所示。0.5Hz对应的时域数据块长度为2s,5Hz对应的时域数据块长度为0.2s,从图中可以看出,5Hz的频率分辨率下各阶次更明显,这是因为相应的时域数据块更短,在这个更短的时间内,转速变化没有0.5Hz对应的时域数据块的转速变化大,因此,频率更清楚。时域数据块越短,越可以认为在该时间段内信号是稳态信号。因此,当作瀑布图分析时,需要根据转速的变化速率来选择合适的频率分辨率。更优的频率分辨率(频率间隔越小),频谱拖尾更严重,特别是在转速高的情况下。信号出现“拖尾”现象是因为信号的频率在采集时域数据块的过程中是变化的。当然还有栅栏效应和泄漏的原因。图13上图0.5Hz,下图5Hz的频率分辨率如果你能控制转速变化的速率,那么这总是最合适的测试方式。然而,往往转速变化的时间却总是不确定的,比如汽车测试的特定工况是节气门全开工况(WOT)。图14和15是两种不同升速过程的瀑布图结果。通过观察第3阶,可以清楚地发现,当转速变化速率越快,频谱对应的能量越“拖尾”严重。观察的阶次越高,转速变化速率越快。转速变化速率越快,阶次越不明显。图151阶次变化的速率等于1200rpm/s以上的讨论表明转速的变化速率与分析的频率分辨率之间的关系。要在这两个参数之间进行权衡。用户通常想获得高的分辨率(更小的频率间隔),但这要求采集更长的时域数据块用于FFT计算。在采集时域数据块的过程中,转速变化可能非常快,那么,这将导致能量分布到多条、相邻的谱线上,出现拖尾现象。
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