Determinar las componentes armónicas de una señal periódica.

Nombre: Daniel Gerardo Cisneros González                               Matrícula: 1587934                     Práctica:         7        Brigada: 403                 Fecha: jueves, 20 de octubre de 2016[pic 1]

I.- Introducción

Determinar las componentes armónicas de una señal periódica.

II.- Marco Teórico

El análisis de Fourier es una de las importantes conceptuales de la ingeniería actual. En el campo de las vibraciones se aplica principalmente en dos circunstancias:

a).-Facilitar el análisis teórico de sistemas forzados por fuerzas periódicas.

Aplicando el análisis de Fourier a la fuerza periódica que actúa sobre el sistema analizado, se transforma ésta a una serie de señales sinusoides, lo que permite, considerando sistemas lineales, utilizar el principio de superposición de efectos, con lo que en lugar de manejar ecuaciones matemáticas complicadas se hará el análisis para las principales componentes sinusoides y luego sumando los resultados se obtendrá el comportamiento debido a la señal compuesta. Lo anterior implica cambiar complejidad matemática por repetitividad de cálculos simples matemáticamente.

b).- Análisis de vibración experimental en maquinaria.

La maquinaria industrial genera vibraciones complejas o "Totales", las cuales son producidas por las fuerza generadas por los diferentes elementos de la máquina y que actúan al mismo tiempo.

Estas vibraciones pueden ser captadas mediante equipos de medición en la estructura o preferentemente en las chumaceras.

Utilizando un analizador de vibraciones, el cual realiza electrónicamente el análisis de Fourier,      se      puede descomponer la señal de vibración "Total" en sus componentes o armónicas (sinusoides), lo que permite al ingeniero realizar un juicio del fenómeno vibratorio en la máquina y poder deducir los problemas o fallas de la misma.

• Sacar los primeros 5 armónicos de una señal cuadrada.

III.- Comandos Nuevos utilizados

• Series de Fourie
• Armonicas
• FFT

IV.-Procedimiento de la práctica

FFT es la abreviatura usual (del inglés Fast Fourier Transform) de un eficiente algoritmo que permite calcular la transformada de Fourier discreta (DFT) y su inversa. La FFT es de gran importancia en una amplia variedad de aplicaciones, desde el tratamiento digital de señales y filtrado digital en general a la resolución de ecuaciones en derivadas parciales o los algoritmos de multiplicación rápida de grandes enteros. El algoritmo pone algunas limitaciones en la señal y en el espectro resultante. Por ejemplo: la señal de la que se tomaron muestras y que se va a transformar debe consistir de un número de muestras igual a una potencia de dos. La mayoría de los analizadores TRF permiten la transformación de 512, 1024, 2048 o 4096 muestras. El rango de frecuencias cubierto por el análisis TRF depende de la cantidad de muestras recogidas y de la proporción de muestreo.

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