Documentación de FlexPro 2025

Opción Análisis espectral

La opción de análisis espectral de FlexPro le ofrece los últimos algoritmos para analizar datos estacionarios y no estacionarios con una interfaz basada en un asistente fácil de usar. El asistente de análisis permite explorar y comparar visualmente los distintos procedimientos y algoritmos espectrales. Una vez que un procedimiento espectral ha sido refinado y optimizado, los resultados pueden ser almacenados directamente como objetos y documentos en la lista de objetos FlexPro.

Documento de análisis de Fourier

FlexPro ofrece cuatro alternativas para espectros basados en FFT. Tres de estos procedimientos se presentan en el tutorial Análisis espectral de Fourier. Este tutorial se centra en el análisis de Fourier con un alto rango dinámico y está especialmente recomendado si desea leer amplitudes y potencias de los espectros y tiene componentes espectrales con baja potencia.

El espectro de Fourier es el análisis espectral FFT más importante. FlexPro utiliza una FFT "Best Exact N", que utiliza uno de cuatro algoritmos dependiendo del tamaño del conjunto de datos. Por lo tanto, puede procesar registros de datos de cualquier longitud sin tener que preocuparse por los efectos de la adición de ceros a la siguiente potencia de dos. FlexPro ofrece diversas ventanas de evaluación. El análisis espectral de Fourier se basa en un procedimiento «Best-Exact-N» que utiliza uno de cuatro algoritmos en función de la longitud de los datos. FlexPro ofrece una gran variedad de funciones de ventana. Hay veinte ventanas de ancho fijo y nueve funciones de ventana personalizables, entre ellas las ventanas de Chebyshev, Van der Maas y Slepian. Los ceros pueden añadirse simplemente especificando la longitud FFT deseada. Todos los análisis de Fourier ofrecen diversos formas de representación. Además de varias normalizaciones de potencia, se pueden visualizar espectros de decibelios, decibelios normalizados y amplitud. Los picos del espectro se detectan mediante interpolación spline cúbica para captar de forma óptima sus frecuencias centrales. FlexPro también proporciona límites críticos para la mayoría de los procedimientos de Fourier para facilitar la evaluación de la importancia de los picos.

Para obtener estimaciones espectrales con una varianza reducida, puede utilizarse el procedimiento espectral de periodograma, que promedia múltiples FFT de segmentos solapados. En cambio, el procedimiento espectral multitapa utiliza una secuencia de ventanas de ponderación Slepian ortogonales, de modo que también se tienen en cuenta los datos de los bordes del conjunto de datos y se reduce al mismo tiempo la varianza del espectro.

El espectro de retención de picos también segmenta los datos y calcula varios espectros. Sin embargo, éstos no se promedian, sino que el máximo se forma sobre todos los espectros. Este método es adecuado para analizar señales no estacionarias, por ejemplo, para detectar eventos de resonancia durante una rampa de arranque.

Análisis de Fourier para datos muestreados no equidistantes

Análisis de Fourier para datos muestreados no equidistantes Se utiliza principalmente en FlexPro para analizar datos con una frecuencia de muestreo no constante y datos con valores no válidos. El algoritmo se ha ampliado para poder utilizar todas las ventanas de datos continuos. Se desarrolló una aproximación continua de la ventana de Chebyshev específicamente para este algoritmo.

Estimador espectral de alta resolución

FlexPro ofrece tres opciones para la estimación espectral con alta resolución. Estos procedimientos suelen ser la única alternativa para conjuntos de datos muy pequeños. El tutorial Estimadores espectrales está especialmente recomendado para casos en los que los componentes armónicos deben estimarse con gran precisión y las secciones de datos estacionarios son muy cortas.

El análisis del estimador espectral ARofrece una selección de los algoritmos autorregresivos más avanzados. Se aproxima un modelo AR a los datos y se utilizan sus coeficientes para generar un espectro continuo. Los mejores métodos espectrales AR son excelentes estimadores de frecuencia que alcanzan una gran precisión incluso con conjuntos de datos muy pequeños. Los algoritmos de mínimos cuadrados, que incluyen una separación de señal y ruido mediante descomposición de valor singular (SVD), son los métodos AR más fiables de FlexPro. Dado que los picos espectrales AR pueden ser muy agudos, FlexPro ofrece una opción de "Espectro Adaptativo" que utiliza un procedimiento Runge-Kutta para integrar adaptativamente el espectro. Esto genera espectros en los que los valores muestreados son más densos en la zona de los picos. Las frecuencias máximas se calculan a partir de las raíces complejas del polinomio AR hasta la resolución máxima de la máquina.

El estimador espectral ARMA se considera un buen modelo para señales con ruido, ya que se pueden modelizar tanto los picos como los valles. Se trata de un modelo no lineal con polos y ceros. FlexPro utiliza aproximaciones no lineales de última generación, que pueden incluir factorización espectral para aumentar la estabilidad y SVD para separar la señal del ruido.

El estimador espectral de análisis de valores propios utiliza los algoritmos MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) y EV (EigenVector) para la estimación de frecuencias. Dado que estos algoritmos también generan picos extremadamente agudos, la capacidad de FlexPro para calcular espectros adaptativos es importante en este caso. La frecuencia de cada componente espectral se determina automáticamente hasta la máxima resolución de la máquina.

Picos del análisis de tiempo-frecuencia

FlexPro ofrece tres métodos para datos no estacionarios cuyo contenido espectral cambia con el tiempo. El tutorial Análisis de tiempo-frecuencia proporciona una buena ilustración de las opciones de FlexPro para procesar datos no estacionarios. El equilibrio entre la resolución temporal y la resolución frecuencial, que reviste gran importancia a la hora de optimizar estos análisis, se analiza aquí en detalle.

El espectro STFT (Short Time Fourier Transform) genera un conjunto de datos 3D a partir de espectros FFT que se originan en una serie de segmentos de datos superpuestos. Se puede utilizar una ventana de evaluación para aumentar la resolución temporal y minimizar el manchado espectral. El espectro de la transformación de Fourier de tiempo corto (STFT) genera un conjunto de datos de tiempo-frecuencia en 3D a partir de las FFT de segmentos de datos superpuestos. Para aumentar la resolución espectral y reducir el manchado espectral, se pueden utilizar funciones de ventana. Dado que la STFT tiene una resolución de tiempo-frecuencia constante, las amplitudes pueden leerse directamente del espectro.

El espectro CWT (Continuous Wavelet Transformation) se utiliza para dividir una señal en ondículas. FlexPro ofrece tres ondículas madre personalizables. El número de frecuencias a analizar se puede seleccionar libremente. También puede establecer si desea trabajar con división de frecuencia lineal o logarítmica. Para analizar grandes conjuntos de datos se dispone de la ondícula Morlet, con una alta resolución de frecuencias.

El espectro STFT con retención de picos (Peak-Hold)corresponde al espectro STFT, pero solo se incluye en el resultado el máximo global de cada espectro individual junto con su información de tiempo y frecuencia.

Análisis armónico

Una de las mejores formas de analizar señales formadas solo por componentes de banda estrecha y ruido es modelar estas oscilaciones directamente en el dominio del tiempo. También es un método fiable para medir la distorsión armónica. Debería echar un vistazo al tutorial Análisis armónico, ya que no se trata de un procedimiento sencillo de un solo paso.

El análisis armónico utiliza un potente algoritmo compuesto que genera un modelo paramétrico (senoidal o senoidal amortiguado) de la señal. El algoritmo funciona en dos pasos. El primer paso consiste en determinar las frecuencias y su número. Los mejores algoritmos utilizan SVD para eliminar el ruido. En el segundo paso, se calcula una aproximación lineal para determinar las amplitudes, las fases y los factores de atenuación.

La distorsión armónica también puede visualizarse como un espectro, lo que puede resultar útil para optimizar las mediciones del factor de distorsión.

Procedimientos espectrales para dos señales

FlexPro ofrece una variedad de análisis espectrales para dos señales. Estos temas se tratan en el tutorial Análisis espectral cruzado. El tutorial parte de los fundamentos del análisis de Fourier. Por lo tanto, se recomienda trabajar primero con el tutorial Análisis espectral de Fourier.

El espectro cruzado de Fourier muestra similitudes en las densidades de potencia espectral de dos señales. Para ello, el periodograma cruzado utiliza varias FFT de segmentos de datos superpuestos. Los espectros de coherencia y SNR calculan la coherencia y la relación señal-ruido (SNR) a partir de FFT superpuestas.

El procedimiento de la función de transferencia de Fourier calcula la función de transferencia de un sistema a partir de señales de entrada y salida medidas.

Factorización espectral no lineal

El análisis cepstral se utiliza principalmente para analizar señales de voz y para la detección de ecos.

Espectro de respuesta al impacto

El espectro de choque (SRS=Shock Response Spectrum) se calcula a partir de una señal de aceleración. El espectro de respuesta al impacto (SRS) se calcula a partir de una señal de aceleración. La señal de aceleración se utiliza para la excitación primaria de una serie de sistemas de un solo grado de libertad (SDOF) con frecuencias naturales predeterminables. El espectro está formado por los máximos absolutos, máximos o mínimos de las respuestas de estos sistemas. El espectro de respuesta al impacto (SRS) se calcula a partir de una señal de aceleración. La señal de aceleración se utiliza para la excitación primaria de una serie de sistemas de un solo grado de libertad (SDOF) con frecuencias naturales predeterminables. El espectro está formado por los máximos absolutos, máximos o mínimos de las respuestas de estos sistemas. Utilice el espectro de respuesta al impacto para estimar el potencial de destrucción de pulsos transitorios mecánicos o para estimar el potencial de destrucción de vibraciones aleatorias estacionarias.\nInsertar espectro de respuesta al impacto (opción Análisis Espectral)

CantidadInstantáneaDe*

FlexPro ofrece la posibilidad de calcular magnitudes instantáneas (amplitud instantánea, fase instantánea y frecuencia instantánea) de señales de un solo componente. Los valores instantáneos pueden utilizarse para demodular señales (demodulación de amplitud, demodulación de fase y demodulación de frecuencia), entre otras cosas.

El algoritmo utilizado para determinar los valores instantáneos se basa en la transformada de Hilbert y utiliza la señal analítica derivada de la transformada de Hilbert. Encontrará más detalles y ejemplos en la ayuda en línea de las funciones AnalyticSignaly Hilbert.