振動分析：故障頻率相關你好，
我目前是第一次使用JMP進行振動分析。作為數據輸入，我有來自擠出機變速箱的FFT（快速傅立葉變換）數據，用於5個不同的時間戳（基線，事件前，事件後，事件X2之後6個月的增量）。每個FFT數據集都有16,000個頻率（Hz）與幅度（g）。在振動分析中，主要目的是確定軸承，齒輪等的“故障頻率”。這些故障頻率和相應的諧波具有特定的頻率，當它們成為問題時，它們將以明顯的峰值出現在FFT中。
我對這個社區的問題是：是否有JMP在龐大的FFT數據池中“尋找”這些已知頻率，並提取它們各自的magnitud，以便觀察它們隨時間的變化（可能還有它們的諧波）？我設法解決這一問題的唯一無效方法是使用一個腳本，該腳本將FFT中的頻率與這些局部常數（故障頻率）進行比較，如果它們在公差範圍內“匹配”，它將打印出磁鏈。但是，效率不是很高，考慮到我有12個軸承和9個齒輪，此過程將花費很長時間。我只知道JMP可以做得更好！
感謝您提供的任何幫助或指導！
回复：振動分析：故障頻率相關嗨，我還不太清楚這裡面臨的挑戰。聽起來好像您要跟踪16000的特定已知故障頻率。但是有一些困難。從您的描述中聽起來像是因為“已知”頻率有些變化-您需要在公差範圍內進行匹配。您有使用腳本的解決方案-為什麼效率低下？您的故障頻率是否過多？
問候，
菲爾
回复：振動分析：故障頻率相關您有JMP Pro嗎？您可以嘗試使用Functional Data Explorer分析光譜。然後，您可以保存功能主要組件。您可以將FPC與時間，事件與FPC進行擬合。
