Mesure et Analyse de fréquence
De nombreux phénomènes physiques, tels que les vibrations, l’acoustique ou les signaux électriques, sont intrinsèquement basés sur la fréquence. Lors de la mesure de ces événements, les données brutes contiennent non seulement le signal principal, mais aussi des informations supplémentaires telles que les sources de bruit, les résonances et les harmoniques. Ces caractéristiques sont souvent difficiles à identifier dans une représentation purement temporelle. Cependant, elles sont relativement faciles à détecter grâce à l’analyse fréquentielle.
Dans cet article de blog, nous examinons de plus près les bases de l’analyse fréquentielle, les méthodes courantes, les cas d’utilisation typiques et la manière dont notre logiciel de mesure OXYGEN prend en charge l’évaluation dans le domaine fréquentiel.
Qu’est-ce que l’analyse de fréquence ?
Pour mieux répondre à cette question, prenons un peu de recul. Dans le traitement du signal, les signaux continus ne sont pas seulement analysés dans le domaine temporel, mais généralement aussi dans le domaine fréquentiel. Alors que les données du domaine temporel montrent comment un signal évolue dans le temps, l’analyse fréquentielle révèle quelles fréquences sont présentes et dans quelle mesure elles contribuent au signal global. Pour une compréhension complète d’un signal mesuré, il convient de l’examiner à la fois dans le domaine temporel et dans le domaine fréquentiel.
Concrètement, qu’est-ce que cela signifie ? En termes simples, l’analyse fréquentielle décompose les signaux complexes en leurs composantes fréquentielles fondamentales. Au lieu d’examiner le comportement dans le temps, elle se concentre sur le contenu fréquentiel d’un signal. Cette approche permet d’identifier les comportements périodiques, les fréquences dominantes, les harmoniques, les résonances et d’autres caractéristiques du signal qui sont souvent masquées dans les données brutes du domaine temporel.
Comment fonctionne l’analyse de fréquence ?
Diverses techniques mathématiques peuvent être utilisées pour analyser le contenu fréquentiel d’un signal. Le choix de la méthode dépend en grande partie de l’application et du type d’informations à extraire. Certaines analyses se concentrent sur l’identification des fréquences dominantes, d’autres sur le suivi de l’évolution du contenu fréquentiel dans le temps ou dans des conditions de fonctionnement variables. L’outil de loin le plus courant et le plus fondamental dans l’analyse fréquentielle est la transformée de Fourier et sa mise en œuvre pratique, la transformée de Fourier rapide (FFT).
Qu’est-ce que la transformée de Fourier rapide et la FFT ?
La transformée de Fourier rapide (FFT) est une transformation mathématique qui convertit un signal dans le domaine temporel en sa représentation dans le domaine fréquentiel. Au lieu de montrer comment un signal évolue dans le temps, elle révèle quelles fréquences sont présentes et quelle est leur intensité.
Fig. 2 : À gauche : signal rectangulaire composé de plusieurs composantes sinusoïdales ; au centre : transformation de Fourier du domaine temporel vers le domaine fréquentiel ; à droite : spectre de fréquences unilatéral résultant, ne montrant que les fréquences positives.
La FFT est un algorithme efficace qui permet d’effectuer cette transformation rapidement, même pour des ensembles de données volumineux. Le résultat est généralement affiché sous forme d’amplitude ou de spectre de puissance.
Quels sont les outils mathématiques et les méthodes d’analyse couramment utilisés ?
De nombreuses méthodes avancées d’analyse de fréquence s’appuient sur la FFT et la combinent avec un traitement mathématique supplémentaire afin d’obtenir des informations plus détaillées. Voici quelques exemples courants :
- Spectres d’amplitude et de puissance Ils montrent dans quelle mesure les différentes fréquences contribuent à un signal, ce qui facilite l’identification des fréquences dominantes et des harmoniques.li>
- Spectrogrammes Ils permettent de visualiser l’évolution du contenu fréquentiel dans le temps, en combinant les informations temporelles et fréquentielles dans une seule vue.
- Analyse d’ordre et d’harmoniques Elle analyse les composantes fréquentielles par rapport à la vitesse de rotation ou à une fréquence fondamentale, couramment utilisée pour les machines tournantes et les systèmes d’alimentation.
- Filtrage dans le domaine fréquentiel : isole ou supprime des plages de fréquences spécifiques afin de se concentrer sur les composantes pertinentes du signal ou de réduire les bruits indésirables.
- Techniques de fenêtrage et de moyennage : améliore la précision et la stabilité spectrales en réduisant le bruit et en minimisant les fuites spectrales dans l’analyse fréquentielle.
Où utilise-t-on l’analyse fréquentielle et pourquoi ?
L’analyse fréquentielle est essentielle partout où un comportement dynamique, oscillatoire ou périodique joue un rôle. Sa capacité à révéler des informations cachées dans le domaine temporel ne se limite pas à un secteur ou à un cas d’utilisation spécifique. Il s’agit d’un outil fondamental dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de base dans divers secteurs :
Automobile et mobilité
- Analyse NVH des moteurs, des transmissions et des moteurs électriques
- Identification des effets liés à l’ordre et des résonances
Aérospatiale et essais structurels
- Analyse modale et détection des résonances
- Analyse des vibrations structurelles et de la fatigue
Énergie et électricité
- Analyse harmonique dans les réseaux électriques
- Détection des perturbations et des problèmes de qualité de l’énergie
Fabrication et surveillance de l’état
- Détection précoce des défauts des roulements ou des boîtes de vitesses
- Surveillance de l’état des machines basée sur la fréquence
Acoustique et analyse du bruit
- Identification des sources de bruit dominantes
- Évaluation des niveaux sonores pondérés en fréquence
Recherche scientifique
- Analyse des oscillations stellaires et des signaux périodiques provenant d’objets célestes en astrophysique
- Détection des ondes sismiques et étude des structures souterraines en sismologie
Médecine
- Analyse des signaux ECG et EEG pour identifier les schémas cardiaques ou neurologiques
- Évaluation des signaux ultrasonores et des rythmes physiologiques
Communications
- Analyse des schémas de modulation et de la bande passante des signaux
- Détection des interférences, du bruit et de la congestion spectrale
Comment effectuer une analyse de fréquence avec le logiciel OXYGEN ?
Étant donné que l’acquisition, le traitement et l’analyse des signaux sont au cœur de notre activité, notre logiciel de mesure OXYGEN offre naturellement un ensemble complet d’outils d’analyse de fréquence.
Ces outils sont des instruments de visualisation et d’analyse intuitifs, tels que l’analyseur de spectre et le spectrogramme, aux options de filtrage flexibles permettant d’isoler les plages de fréquences pertinentes ou de supprimer les composants indésirables du signal. OXYGEN fournit également divers outils d’analyse, notamment l’analyse FFT, STFT et CPB, ainsi que des méthodes plus avancées telles que les tests modaux, l’analyse d’ordre, l’analyse du niveau sonore, etc.