振動解析：故障周波数の相関こんにちは、
現在、JMPを使用した振動解析を初めて実行しています。データ入力として、5つの異なるタイムスタンプ（ベースライン、イベント前、イベント後、イベントX2後6か月の増分）の押出機ギアボックスからのFFT（高速フーリエ変換）データがあります。各FFTデータセットには、16,000の周波数（Hz）と振幅（g）が含まれています。振動解析の主な目的は、ベアリング、ギアなどの「故障周波数」を特定することです。これらの障害周波数とそれぞれの高調波には特定の周波数があり、問題になると、FFTに顕著なピークが現れます。
このコミュニティに対する私の質問：JMPがFFTのこの膨大なデータプールでこれらの既知の周波数を「見て」、それぞれのマグニチュードを抽出して、時間の経過（および場合によっては高調波）を観察する必要がありますか？私がこれに対処した唯一の非効率的な方法は、FFTの周波数をこれらのローカル定数（障害周波数）と比較するスクリプトを使用することです。許容範囲内で「一致」する場合、magnitudを出力します。しかし、これはあまり効率的ではなく、12個のベアリングと9個のギアがあるため、このプロセスには非常に長い時間がかかります。私は、JMPがそれより優れていることを知っています!!
あなたが提供できる助けやガイダンスをありがとう！
再：振動解析：故障周波数の相関こんにちは、私は挑戦がここにあるか完全に明確ではありません。追跡したい16000の特定の既知の障害周波数があるようです。しかし、いくつかの困難があります。あなたの説明から、これは「既知の」周波数がいくらか可変であるためであるように聞こえます-許容範囲内で一致する必要があります。スクリプトを使用した解決策があります-なぜこれが非効率なのですか？故障周波数が多すぎますか？
よろしく、
フィル
再：振動解析：故障周波数の相関JMP Proをお持ちですか？Functional Data Explorerでスペクトルを分析してみてください。その後、機能的な主成分を保存できます。モデルをFPC対時間またはイベント対FPCに適合させることができます。
