这份文档是关于快速傅里叶变换（FFT）在旋转机械状态监测与诊断中应用的专业技术说明。以下是为您整理的中文翻译及润色后的专业表述，适用于技术报告或工程文档。

FFT 在旋转机械设备中的应用

快速傅里叶变换（FFT）是旋转机械设备状态监测与故障诊断中的核心工具。

一、FFT 在旋转机械中的主要用途

• 振动分析

• 旋转机械（如电机、泵、涡轮机、压缩机）在运行过程中会产生振动。

• FFT 将时域振动信号转换至频域，直观展示各频率下的振动幅值。

• 这使得识别振源变得更加容易，例如：转子不平衡、对中不良、松动或轴承故障。

• 故障诊断

• FFT 能够突显与特定故障相关的特征频率：

• 不平衡（Imbalance）： 在转频（1× RPM）处出现峰值。

• 不对中（Misalignment）： 在转频的倍数处（2× RPM、3× RPM）出现峰值。

• 轴承缺陷： 出现特定的缺陷频率（外圈 BPFO、内圈 BPFI、保持架 FTF、滚动体 BSF）。

• 齿轮故障： 齿啮合频率及其谐波。

• 帮助工程师在灾难性故障发生前精准定位问题。

• 趋势监测

• 通过长期执行 FFT 分析，可以追踪故障的发展演变过程。

• 这支持了预测性维护（Predictive Maintenance），而非事后维修（Reactive Maintenance）。

• 动平衡与对中验证

• 在执行轴系对中或转子动平衡等纠正措施后，利用 FFT 验证关键频率下的振动是否已降低，从而确认修复效果。

二、FFT 分析的优势

• 早期故障检测： 在轴承磨损或不对中变得严重之前及时发现问题。

• 根本原因识别： 有助于区分不同的振动来源。

• 数据驱动维护： 支持基于状态的维护（CBM），减少非计划停机时间。

• 效率提升： 减少因不对中或不平衡造成的能量损失。

• 成本节约： 防止昂贵的维修、更换及生产损失。

• 可视化分析： 将复杂的振动信号转化为易于解读的频谱图。

💡 案例示例

某泵体显示振动加剧，其时域数据看起来噪声很大、难以分析。经 FFT 分析后，发现在 2倍转频（2× RPM） 处有一个尖锐的峰值——这表明存在对中不良问题。经过校正对中后，该频段的峰值显著降低，证实故障已排除。

• Time-domain: 时域

• Frequency-domain: 频域

• Spectrum/Spectra: 频谱

• RPM (Revolutions Per Minute): 转/分钟（常简写为 rpm 或 r/min）

• BPFO/BPFI: 轴承外圈故障特征频率 / 轴承内圈故障特征频率