如何识别声学音调和泛音

数据采集系统

识别声学音调和泛音

在声学测量中识别频谱成分，首先要以能够保留目标频率范围的采样率捕获传感器波形。麦克风、加速度计或其他兼容的传感器将声学或机械响应转换为电信号，以便进行同步采集。当工程师需要比较不同的测量位置或关联声学与振动响应时，可同时记录多个通道的数据。集成电子压电（IEPE）激励技术可直接通过采集通道为兼容的传感器供电。一致的输入范围、采样率和采集时长，确保了重复测量中记录数据的可比性。这一动态数据采集过程生成了用于声学FFT分析、谐波分析、声学噪声测量和振动频谱分析所需的时间域波形。

对捕获的波形应用快速傅里叶变换（FFT），将测得的响应分解为各个频率分量。所得的频谱显示了主导的基本频率、基本频率的整数倍处出现的谐波频率，以及分布在测量带宽内的宽带成分。工程师可以使用频率标记定位频谱峰值，并在改变设备转速、负载、运行模式或设计配置时比较其振幅。保持一致的采集和FFT设置，可直接比较频谱，并确定不同测试条件下哪些成分发生了变化。该频域工作流程支持对电机、风扇、泵、压缩机及其他机电组件进行谐波分析，同时保留原始时域测量数据，以便研究瞬态行为或将个别事件与振动频谱的变化相关联。

声学音色与谐波分析解决方案

要识别声学基频和谐波，需要以足够的采样带宽和分辨率捕获传感器波形，以保留目标频谱成分。该解决方案将同步动态数据采集与频域分析相结合，从而可在相同的运行条件下测量多个声学或振动通道。兼容的IEPE传感器可直接从模数转换器通道接收激励信号，从而简化了传感器测量路径。工程师首先检查采集的时间域波形，然后应用FFT将响应分解为基频、谐波和宽带噪声。通过频率标记和频谱比较，可以跟踪设备转速、负载、传感器位置或设计配置变化时产生的变化。该工作流程在可重复的测量过程中支持声学FFT分析、谐波分析、声学噪声测量、动态数据采集以及振动频谱分析。

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