FFT/STFT/小波/HHT：振动诊断工具生死局，选错=灾难

在工业设备的振动诊断领域，FFT、STFT、小波变换和 HHT 都是非常重要的工具，但如果选错了，真的可能带来如同 “灾难” 般的后果哦。下面就来给大家详细讲讲它们。

快速傅里叶变换（FFT）

• 原理及优势：FFT 是一种高效计算离散傅里叶变换的算法，能把时域信号快速转换到频域。就像给信号做了个 “大体检”，能清楚地告诉我们信号里都包含了哪些频率成分，每个频率的强度如何。在振动诊断中，能帮我们快速识别设备振动的特征频率，通过对比正常和异常状态下的频谱图，很容易发现有没有潜在的故障。比如设备正常运行时，振动频谱有特定的规律，一旦出现异常频率，就可能意味着有部件磨损之类的问题了。

• 局限：它有个大 “短板”，就是假设信号是平稳的。但实际中很多设备的振动信号并不是平稳的，像设备启动、停止或者负载变化时，信号会有很大变化，这时候 FFT 的分析效果就不太好了，可能会遗漏一些关键的故障信息。

短时傅里叶变换（STFT）

• 原理及优势：STFT 算是 FFT 的 “升级版” 吧。它通过给信号加窗，把信号分成一段一段的，然后对每一段进行傅里叶变换，这样就能得到信号在不同时间局部的频率信息，一定程度上可以处理非平稳信号。比如我们想看看设备在某个短时间内的振动频率变化，STFT 就比较有用。

• 局限：不过它的窗函数宽度是个让人头疼的问题。窗宽选得小，时间分辨率高，但频率分辨率就低了，可能看不清频率细节；窗宽选大了，又没办法很好地捕捉信号的快速变化，有点 “顾此失彼”。

小波变换

• 原理及优势：小波变换就像一个更聪明的 “信号分析师”。它采用的小波函数有很好的时频局部化特性，能根据信号的特点自适应地调整分析窗口。对于非平稳信号里的一些瞬间变化、冲击特征等，都能很好地捕捉和分析。在诊断设备的突发故障，比如轴承的瞬间冲击故障时，小波变换就很厉害。

• 局限：它的小波基函数选择和分解层数确定比较麻烦，需要有丰富的经验。选得不合适，诊断结果可能就不准了。

希尔伯特 - 黄变换（HHT）

• 原理及优势：HHT 是个很有 “个性” 的方法，它先通过经验模态分解（EMD）把信号分解成一系列本征模态函数（IMF），再对每个 IMF 进行希尔伯特变换得到瞬时频率。它完全是自适应的，对非线性、非平稳信号的分析能力超强，能给出信号的时间 - 频率 - 能量分布，让我们更全面地了解信号的特征。比如在分析一些复杂的机械振动信号时，能把不同故障对应的特征很好地分离出来。

• 局限：EMD 过程中容易出现模态混叠和端点效应的问题。模态混叠会让分解出来的 IMF 不太准确，端点效应则会在信号两端产生一些虚假的波动，影响分析结果的准确性。

总的来说，FFT、STFT、小波变换和 HHT 这几种振动诊断工具各有千秋，也各有不足。在实际应用中，我们得根据具体的设备振动特点、信号特性以及诊断需求来选择合适的工具。选错了，可能就无法准确诊断出设备的故障，导致设备维修不及时，甚至引发更严重的问题，影响生产的正常进行。所以呀，一定要对这些工具的原理和适用场景有深入的了解，才能让它们在振动诊断中发挥出最大的作用，为设备的稳定运行保驾护航。