夏云鹏

摘  要：FFT（Fast Fourier Transform）即快速傅里叶变换，它是一种基于时域—域频来回转换、分析的基本算法。在当前，基于云计算的FFT机械故障诊断方法能够实现对振动信号的深层次频域分析，已经成为故障排查的最重要手段之一。本文中就3个方面详细介绍了基于云计算FFT的机械故障诊断系统设计与实现。

关键词：云计算FFT;机械故障诊断系统;设计;功能实现;振动数据处理

在针对机械故障的诊断过程中，利用云计算FFT可进行高速运算（达到106点的运算），其运算效率非常之可观。而在针对FFT进行并行化处理过程中，则需要对其技术支持的机械故障诊断系统进行深度分析，对其中可能存在的海量振动数据进行实时处理，展开快速傅里叶变换算法正确计算操作。

一、基于云计算FFT的机械振动信号计算处理

在针对机械振动信号进行计算处理过程中就要利用到云计算FFT快速傅里叶变换算法，它在频域分析中优势较大，首先就能实现快速计算，结合频谱分析特征比较稳定的优势特征，该算法是能在工程领域中获得广泛应用的。当然，云计算FFT并非是创新算法，它属于快速傅里叶变换算法中的一个分支，即离散傅里叶变换（DFT）算法的分支，但它的计算应用高效，DFT与FFT在本质上是基本趋同的[1]。

就针对机械振动信号的计算处理过程来看，FFT相比于DFT算法更加简便，如果使用FFT进行计算可加速信号从时域到频域的快速转变，确保FFT算法將振动数据以频域形式完整展示出来，提取振动数据主要特征，如此就能实现对机械设备故障的有效诊断。……