FFT分析的案例
BK Connect | FFT、CPB和總值分析套裝
專門用于穩態或非穩態信號的FFT、CPB（恒定百分比帶寬或1/3倍頻程）和總值分析。可與LAN-XI 數據采集硬件平臺內的任何單個模塊一起使用，這意味著最高支持12 個通道的數據分析。支持3676-B-040 型LAN-XI Light模塊，價格親民，極具競爭力。
用途
聲音與振動數據的采集、分析和報告
時域數據記錄
對多組時域數據進行批量處理
穩態和非穩態信號FFT 分析、CPB及總值分析
標準1/3倍頻程數字濾波器分析可用于確定聲功率級
使用不同的濾波器設置和FFT 帶寬進行分析
使用用戶可定義的布局和元數據簡單高效地報告結果
為了生成高效的工作流程，充分利用了完整版BK Connect 應用程序中的許多面向任務和用戶友好的功能，包括：
預定義分析鏈：用于分析參數設置，以執行標準測量任務
硬件瀏覽器和監視器：用于前端通道的圖形化概覽
監視器：用于實時顯示信號的幅值（物理量或電壓）、時域波形、FFT頻譜、FFT vs. time 和CPB，并可通過聲卡進行聲音回放
傳感器管理和驗證：用于配置和校準所連接的傳感器
結果矩陣顯示：用于查看測量結果并比較
標準測量任務：用于基本的實時頻譜測量
圖1 圖形化顯示分析鏈流程
圖2 測量界面（從左至右：硬件瀏覽、信號實時監視、測量結果顯示）
許多自動化操作便于新用戶使用，例如自動檢測所連接的硬件模塊以及TEDS傳感器、自動開始分析等，非常適合重復測試。
展開 常用的激勵信號（二）
本質上，正弦波是在離散頻率下產生的，這與FFT分析儀在頻率分辨率上的數字值相等（頻率分辨率的整數倍）。
采用單頻正弦波激勵系統，并測量穩態響應。由于輸入頻率與FFT分析儀的一個離散譜線重合，因而測量的時域信號總是包含信號整數倍個周期，滿足FFT處理的周期性要求，測量過程如圖4-47所示。
圖4-47 典型的步進正弦激勵的輸入力（頂）、輸出響應（中）和FRF（底）
一旦達到可接受的測量，激勵信號就會數字步進到FFT分析儀的下一個可用的離散頻率。這個過程將重復進行，直到所有的離散頻率被測量到。
這個測試技術保留了正弦掃頻的所有優點，并結合了FFT分析處理的所有優點。顯然，要獲得一個頻率分辨率較好的寬頻帶的測試需要耗費大量的時間，但數據的精度和分辨率使其成為一項優異的測試技術。像正弦掃頻一樣，數字步進正弦對于描述系統的任何非線性特征都是極其適用的。如果所有的傳感器都安裝在結構上，采集數據的時間將不會太長。
注：翻譯自Peter Avitabile《Modal Testing - A Practitioner's Guide》
來源：模態空間 作者：譚祥軍
展開 有沒有一種性價比高、操作又簡便的噪聲振動測試任務解決方案？
小伙伴們，你們是否有一些特定的噪聲與振動測試任務和分析要求，想要尋找操作流程簡便、性價比高的解決方案？
B&K最近期推出BK Connect套裝，依托BK Connect聲學與振動軟件平臺的強大功能和靈活性，為您的測試任務量身定制，您只需為需要的工具和功能付費，便可獲得更加專注、優化的測試和分析過程。
目前已推出如下BK Connect套裝，后續還會有更多套裝推出。
8490-A-N-SYS FFT分析套裝
8490-B-N-SYS 階次分析套裝
8490-C-N-SYS FFT、CPB、總值分析套裝
8490-D-N-SYS 響度及總值分析套裝
8491-A-N-SYS 錘擊法測試套裝
8493-A-N-SYS 聲學攝像機套裝
BK Connect FFT分析套裝
BK CONNECT FFT ANALYSIS APPLET
專門用于標準的穩態和非穩態FFT 分析，包括導納測量、振動和聲學信號FFT 頻譜分析。可與LAN-XI數據采集硬件平臺內的任何單個模塊一起使用，包括3676-B-040型LAN-XI Light，這意味著支持4 到12個通道間的任意配置。
展開 ANSYS知識庫 | Simplorer相關：后處理問題（一）
問題描述：如何導入外部數據進行FFT分析以及注意事項
解決辦法：Simplorer導入的外部仿真分析或者測試數據暫時無法像Maxwell一樣直接進行FFT分析，需要在Simplorer將上述數據作為激勵源導入Simplorer中，然后再通過后處理進行FFT分析。
注意事項：實際測試時，由于儀器設備測試精度與外部仿真分析數據精度的差異，上述數據默認的X時間軸單位可能不采用國際單位s，例如會采用ms,us,ns等。然而在將上述數據導入的過程中，Simplorer會默認上述X時間軸單位采用國際單位s，所以上述數據在導入前必須對X時間軸在第三方軟件中進行必要的前處理。
★ 方法一：外部數據X時間軸單位轉換方法在此省略，主要介紹在Simplorer中進行數據處理的方法。
進入Simplorer模型庫：Simplorer Component > Simplorer Element > Basic Elements.> Tools > Time Functions
在打開的Time Functions窗口中，選擇“DATAPAIRS：2D Look-up Table”并拖拽到電路編輯窗口。
展開 
為什么需要包絡分析？
包絡分析是上世紀70年代早期被開發出來的方法，最初稱為高頻共振技術。它也有很多其他名稱，如幅值調制解調、共振解調分析、窄帶包絡分析，而稱之為包絡分析似乎更受歡迎。包絡信號的計算可用于穩態信號、非穩態信號以及瞬態信號。
用于包絡分析的方法有基于平方解調的方法、基于希爾伯特變換的方法等。平方解調的基本思路是積化和差的過程：平方相當于兩個信號（假設為正弦信號）的乘積，從而能得到它們的和頻（高頻）與差頻（低頻，如拍頻就是兩個信號的差頻）；然后再低通濾掉高頻的和頻，對濾波后的低頻信號進行FFT分析得到解調譜。關于這一點后續在介紹包絡分析時會著重介紹其分析過程。而希爾伯特變換的基本思想是通過對采樣的實值時域信號進行希爾伯特變換，得到以采樣的時域信號作為實部、其希爾伯特變換作為虛部，二者構成解析信號，解析信號的幅值就是信號的包絡曲線；對包絡進行低通濾波，作FFT求出包絡譜，得到包絡頻率。現在包絡分析更多是基于希爾伯特變換的包絡分析，因此，這種方法的包絡分析也稱為希爾伯特-包絡分析。
對于包絡分析，我們首先應該明白什么叫做包絡或包絡曲線。對于時域信號而言，把時域信號各個峰值點連接起來得到的曲線就叫時域包絡曲線，如圖7所示的信號，綠色是指數衰減的高頻信號，把它時間軸上各個峰值點連接起來得到的藍色曲線就是它的包絡曲線。
圖7 時域信號與它的包絡曲線
如在幅值調制信號中，載波頻率通常是高頻信號，而調制頻率是低頻信號，如圖2所示。因此，這個高頻調幅信號，它的幅值是按低頻調制信號變化的。
展開 新能源驅動電機NVH設計與優化
表1 電機參數介紹
圖1 0.6mm氣隙值電機扭矩仿真值
圖2 0.9mm氣隙值電機扭矩仿真值
圖3 0.6mm氣隙值電機氣隙磁密
圖4 0.9mm氣隙值電機氣隙磁密
圖5 0.6mm氣隙電機氣隙磁密FFT分析
圖6 0.9mm氣隙電機氣隙磁密FFT分析
進一步對電機氣隙磁密進行了分析，仿真分析結果如下圖3和圖4所示，分析表明：0.9mm氣隙電機的氣隙磁密較0.6mm氣隙電機諧波分量小，有利于降低電機徑向力波動，減少電機徑向振動，從而改善電機NVH表現。為更直觀的說明氣隙磁密減小量，進行傅里葉分析，如下圖5和圖6所示：
對0.6mm氣隙電機和0.9mm氣隙電機的氣隙磁密FFT分析進行了對比分析，如下圖7所示，分析結果表明在對應階次的幅值，0.6mm氣隙高于0.9mm氣隙，這說明0.6mm氣隙磁密諧波幅值更大，會輻射出更明顯的噪音。
5 試驗驗證
考慮懸置系統對電機NVH的影響，本文的試驗全部在整車上進行，工況為全油門加速工況，即全油門將車速從0加速到整車最高車速。通過麥克風對0.6mm和0.9mm氣隙的電機進行了聲壓采集。聲壓瀑布圖如下圖8和圖9所示。在0.6mm氣隙的電機，聲壓瀑布圖存在明顯“亮點”，說明此處聲壓級較高，而在相同位置，0.9mm氣隙的電機，顏色變淺，說明此次聲壓級降低。
提取兩種氣隙電機的總聲壓級進行比較，如下圖10所示，0.9mm氣隙的電機不僅在低轉速區間，NVH表現得到了明顯的優化，而且在高轉速區間，NVH峰值得到了明顯的削弱，降低較為明顯，總聲壓級降低約8dB（A）。
實車駕駛，主觀感受上0.9mm氣隙電機NVH明顯改善。這說明，增大氣隙，可以起到改善電機NVH的作用。
展開 電機分析時，常常需要關注空間波形如氣隙磁密的諧波含量，以及時間波形如電壓、電流和轉矩波形中諧波含量。前者比較簡單，y1949b版主已經給出了解答http://bbs.simol.cn/thread-78649-1-1.html
，這里就不再贅述。時間波形fft與空間波形fft有所區別，下面我以電流波形為例，講解時間波形FFT的分析及注意事項。
當電機施加電壓源時，電流波形如下圖所示
從圖中可以看到，由于迭代的原因，剛開始電流波形不穩定，直到170ms后波形才趨穩。如果采用和空間fft一樣的分析方法，那么所得結果就是錯的。為此，可以采用兩種方法，其一是將ansoft后處理得到的波形數據導出，刪除前面不穩定的數據，然后再導入到ansoft進行fft分析，這種方法比較簡單，不再贅述。另外一種方法是直接采用頻譜分析。具體操作如下
這里需要說明的是，之所以設置為175ms至195ms，是因為這個區間電流波形已經穩定，并且剛好是一個周期20ms。
展開 模態分析基本步驟概述：大致可分為四個基本過程
以上四個步驟是模態試驗及分析的主要過程。而支持這個過程的除了激振拾振裝置、雙通道FFT分析儀、臺式或便攜式計算機等硬件外，還要有一個完善的模態分析軟件包。通用的模態分析軟件包必須適合各種結構物的幾何物征，設置多種坐標系，劃分多個子結構，具有多種擬合方法，并能將結構的模態振動在屏幕上三維實時動畫顯示。
本文來源于億恒科技（econ-group.com.cn）技術支持欄目。
希爾伯特-包絡分析步驟與實例
如果對存在多個調制現象或寬頻帶的信號進行包絡分析的話，必然給包絡分析帶來困難，導致分離不出緩變的信號，或者分不清楚主要的緩變信號的頻率成分。因此，在進行包絡分析之前，必須要進行濾波處理，以確定關心的頻率范圍。因此，對于包絡分析而言，通過帶通濾波確定感興趣的頻帶是必要的準備工作。
對于希爾伯特-包絡分析而言，其分析步驟如下：
第一步：對原始時域信號進行FFT分析確定感興趣的頻帶。通常可以從以下兩個方面來確定感興趣的頻帶：根據頻譜中的峰值對比已知的軸承缺陷頻率或對比良好的軸承的頻譜。如果沒有良好的軸承的頻譜，那么，也可以從FFT頻譜圖中存在的調制現象來確定感興趣的頻帶，如圖1所示，一次分析時可以只關心一處調制現象，從而確定以載波頻率為中心頻率，以最外側的邊頻帶頻率作為感興趣頻帶的邊界確定感興趣的帶寬。
第二步：根據上一步確定的頻帶進行時域帶通濾波。濾掉干擾信號，使濾波后的時域信號僅包含要解調的成分。如果對帶通濾波后的信號進行FFT分析，得到的頻譜仍是寬頻的高頻成分，或者是在這個頻帶內調制復雜，直接得不到包絡頻率，如圖2所示。
第三步：對帶通濾波后的時域信號進行希爾伯特變換：將濾波后的時域信號相位移動90度，使其成為解析信號的虛部。
第四步：計算由上一步得到的解析信號的幅值，得到包絡曲線。在某些情況下，可能還需要對包絡曲線進行低通濾波，以進一步濾掉其他信號。
第五步：計算包絡曲線的FFT，從而得到包絡譜，如圖2所示。當然圖中的包絡譜頻率單一，但現實情況可能并非如此。
展開 adamsride平順性分析FFT后處理
adamsride平順性分析FFT后處理
【CAE案例】模擬水輪機中的旋轉渦帶現象
本案例使用凍結轉子模型先得出了一個近似的穩態結果，再以穩態結果作為輸入條件使用完整瞬態模型進行了瞬態分析。
03 結果分析
設計工況和部分載荷工況下沿歸一化位置的軸向和徑向速度分布分別如下圖所示。用于驗證的實驗結果由挪威科技大學搭建的Francis-99水輪機實驗臺架公開案例提供。
根據計算結果，在設計工況下，尾水管內的流動幾乎是軸對稱的。軸向速度也在中心線上緩慢降低，這表明在尾水管中存在低速區。數值結果與實驗數據吻合良好。
對于部分載荷工況下的數值模擬結果顯示，兩條測量線上徑向和軸向速度分布遵循實驗結果的趨勢。在部分載荷工況下，由于旋轉渦帶的出現，軸向速度在尾水管中心呈現低速區域。
實驗結果還表明，靠近轉輪的旋轉渦帶是軸對稱的。與實驗值相比，模擬的軸向速度偏低。
圖 3 設計工況下測線1和2處的徑向速度和切向速度
圖 4 部分載荷工況下測線1和2處的徑向速度和切向速度
在穩態計算結果的基礎上，使用了瞬態模型模擬了部分載荷工況。下圖給出了在兩條測線上實驗和數值結果之間的比較。在這兩種情況下，軸向速度具有相同的趨勢，并且模擬值與實驗值誤差較小。徑向速度也有相同的趨勢，且誤差較小。
圖 5 瞬態模型部分載荷工況下測線1和2的徑向和切向速度
對尾水管中模擬的壓力結果進行快速傅立葉變換(FFT)。分析的信號為非穩態模擬的最后5秒，此時旋轉渦帶已完全展開。下圖展示了FFT分析后的結果。旋轉渦帶的存在通常由對應于轉輪轉速的頻率（Rheingans 頻率）的0.2-0.4的頻率來表示。根據文獻，Francis-99 尾流管內的旋轉渦帶壓力脈動的頻率被發現為0.29f (~1.63 Hz)。
圖 6 尾水管壓力FFT
下圖展示了渦帶的流動結構及其隨時間的演變，在云圖中展示壓強=100kPa的等值面。
展開 
BK Connect人體振動分析小程序全新發布，滿足您的特定分析需求
Brüel & Kj?r，作為先進的聲音與振動測量技術供應商，已在BK Connect?小程序概念中增加可用于人體振動分析的新款小程序。
BK Connect小程序基于BK Connect聲音與振動軟件平臺的許可模板，可以滿足針對行業和特定任務的特定分析需求。作為僅針對特定需求的解決方案出售，BK Connect小程序僅包含必要的工具和功能，從而為用戶提供了更加簡化和集中的測試過程。
新的人體振動分析小程序是在BK Connect小程序概念下發布的第七款小程序，它從職業健康和安全的角度著重于人體振動方面的分析，包括全身振動和手臂振動。
這款小程序符合ISO2631和ISO5349國際標準，并具有七種不同設置，以針對特定分析需求的不同測試，從而計算MTVV(最大瞬時振動值)、VTV(振動總值，矢量和)、VDV(振動劑量值)，結果還包含峰值、有效值、總值vs.時間、FFT、FFT vs. 時間，因此工程師可以對被測設備進行進一步分析。
BK Connect小程序家族
響度和總值分析小程序
滿足ISO 532-1的聲音響度計算，以及穩態和非穩態信號的總值分析。可與LAN-XI 數據采集硬件平臺內的任何單個模塊一起使用，最高支持12通道的數據分析，可搭配3676-B-040 型LAN-XI Light，極具價格優勢。
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FFT、CPB和總值分析小程序
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展開 轉子動力學中相位檢測的重要作用
其數學表達式為對相位角β（或φ）關于無量綱頻率比f求導，在f=1（臨界轉速）處計算：
此方法常配合FFT分析儀使用。
幅值比法
將臨界轉速處的峰值振幅除以遠高于臨界轉速時的振幅（此時轉子振幅等于不平衡偏心距e_u）。計算公式為：
現在考慮帶軸伸結構的Jeffcott轉子系統，在高轉速（16,890 RPM）會出現第2階臨界轉速，該模態主要表現為聯軸器振動，而中心圓盤幾乎無運動。假如在中心圓盤原有2盎司-英寸不平衡量的基礎上，同相位添加2盎司-英寸的微調配重后，系統呈現以下特性：
臨界轉速仍為5,700 RPM（與臨界轉速分析預測值一致），7,000 RPM附近出現聯軸器"局部平衡"狀態。相位反轉90°時形成節點，聯軸器位移為零（稱為"反共振轉速"），如圖4所示。
圖4 帶軸伸結構的Jeffcott轉子伯德圖
當在聯軸器端加4盎司-英寸不平衡量與圓盤不平衡量反相時，系統仍會呈現特殊動力學行為。第一反共振點：約4,000 RPM，低速區振幅較小但伴隨180°相位突變。第二反共振點：約8,500 RPM（自平衡轉速）同樣出現180°相位反轉特性。因此若實際中觀察到非常規相位突變或反轉現象，建議重點檢查：聯軸器動平衡狀態或耦合動力學特性。
圖5 在聯軸器端加反向不平衡量時的伯德圖
展開 模擬水輪機中的旋轉渦帶現象
本案例使用凍結轉子模型先得出了一個近似的穩態結果，再以穩態結果作為輸入條件使用完整瞬態模型進行了瞬態分析。
03 結果分析
設計工況和部分載荷工況下沿歸一化位置的軸向和徑向速度分布分別如下圖所示。用于驗證的實驗結果由挪威科技大學搭建的Francis-99水輪機實驗臺架公開案例提供。
根據計算結果，在設計工況下，尾水管內的流動幾乎是軸對稱的。軸向速度也在中心線上緩慢降低，這表明在尾水管中存在低速區。數值結果與實驗數據吻合良好。
對于部分載荷工況下的數值模擬結果顯示，兩條測量線上徑向和軸向速度分布遵循實驗結果的趨勢。在部分載荷工況下，由于旋轉渦帶的出現，軸向速度在尾水管中心呈現低速區域。
實驗結果還表明，靠近轉輪的旋轉渦帶是軸對稱的。與實驗值相比，模擬的軸向速度偏低。
圖 3 設計工況下測線1和2處的徑向速度和切向速度
圖 4 部分載荷工況下測線1和2處的徑向速度和切向速度
在穩態計算結果的基礎上，使用了瞬態模型模擬了部分載荷工況。下圖給出了在兩條測線上實驗和數值結果之間的比較。在這兩種情況下，軸向速度具有相同的趨勢，并且模擬值與實驗值誤差較小。徑向速度也有相同的趨勢，且誤差較小。
圖 5 瞬態模型部分載荷工況下測線1和2的徑向和切向速度
對尾水管中模擬的壓力結果進行快速傅立葉變換(FFT)。分析的信號為非穩態模擬的最后5秒，此時旋轉渦帶已完全展開。下圖展示了FFT分析后的結果。
展開 【8月8-11日 杭州】電機磁場、熱、振動、噪聲仿真高級設計仿真研修班
UDO輸出使用
案例演示及練習-1：永磁同步電機分析
A.空載分析(反電動勢、鐵損耗、磁場等分析)
B.穩態及起動負載分析（額定轉矩、波動大小、磁場分析、Br及FFT分析等分析）
案例演示及練習-2：三相異步電機分析
A.空載分析(反電動勢、鐵損耗等分析)
B.穩態及起動負載分析（額定轉矩、波動大小、磁場分析、Br及FFT分析等分析）
WB平臺電機相關模塊
清楚電機分析模塊使用及特點
1、WB平臺及功能概述
1.1功能簡介 1.2電機多場分析相關模塊
2、DM及SCDM模塊電機建模處理
2.1Maxwell模塊電機電磁分析連接
2.2電機熱場和結構場連接
3.WB電機結構分析
3.1電機固有頻率計算（模態）
3.2電機振動計算（諧響應）
3.3 電機噪聲計算（聲場）
4.Mesh模塊電機結構分析網格
4.1電機熱分析剖分特點 4.2電機振動分析剖分特點
4.3電機噪聲分析剖分特點
5.電機熱計算相關分析支持
5.1電機傳熱方式 5.2電機穩態及瞬態熱分析
5.3 流體模塊分析
6.相關模塊案例演示
6.1DM及SCDM建模與Maxwell動態鏈接
6.2電機定子模態分析
6.3電機定子諧響應分析
6.4電機網格剖分
6.5電機熱場分析
WB模態分析
掌握電機模態分析過程
1、電機模型處理 2、電機材料添加
3、電機模型網格處理 4、約束及載荷施加
5、求解設置 6、結果查看分析
案例演示及練習-1：直流無刷電機模態分析
流體軟件與Maxwell耦合
分析電機
溫度場
掌握電機電磁-熱耦合分析過程
展開 