定义
FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）将时域振动信号转换为频域频谱，用于识别轴承故障、不平衡、不对中等特征频率。振动传感器采用 MEMS 或 IEPE 采集时域数据，边缘网关可进行 FFT 分析后上报频谱或特征值，支撑预测性维护。
原理与应用
FFT 将离散时域信号分解为各频率分量的幅值与相位，频谱横轴为频率（Hz），纵轴为幅值。轴承故障（内圈、外圈、滚子）在频谱上表现为特征频率及其谐波；不平衡产生 1× 转频峰值；不对中产生 2× 转频；松动产生宽频成分。采样率需满足奈奎斯特准则（≥2× 最高关注频率），采样点数影响频率分辨率。窗函数（汉宁、汉明等）可减少频谱泄漏。
边缘计算实现
振动传感器经 IEPE 或 MEMS 接口将模拟/数字信号送入边缘网关或工业 PLC。边缘侧运行 FFT 算法（如 ARM CMSIS-DSP、嵌入式 FFT 库），输出频谱或提取特征值（峰值频率、幅值、包络等），经 MQTT、Modbus、OPC UA 上报至云平台。可减少原始数据上传带宽，支持实时故障诊断与预测性维护。
采样长度与频率分辨率
快速傅里叶变换得到的是一段记录里各频率分量的幅度和相位，频率轴上相邻两点的间隔等于采样率除以点数。要分开两个靠近的频率，就要更长的记录，而不是把同一段数据重复补零。补零只让曲线看起来更密，不能提高真实分辨率。采样率必须高于所关心最高频率的两倍，抗混叠不够时，更高的频率会折叠到低频，看起来像一个不存在的故障峰。加速度、速度和位移的频谱形状不同，比较历史曲线时单位和积分次数要相同。
使用条件是传感器量程盖住峰值、安装方向指向要测量的振动、转速在这段记录里基本稳定。转速变化时，一条谱线会变成一片，特征频率对不上计算值。边缘设备做变换时要声明采样率、点数、窗和工程单位，平台不能假设所有网关用同一组参数。平均可以降低随机起伏，但平均次数越多，对突发冲击越不敏感。需要冲击信息时应另留时域峰值，不要只上传平均谱。
窗函数和泄漏误判
记录长度不是信号周期的整数倍时，谱线能量会漏到相邻频率。窗函数压低两端的不连续，泄漏减轻，主瓣变宽，靠得很近的两根谱线更难分开。不说明用了哪一种窗，就把峰的宽度当成故障带宽，判断会偏。另一错误是用转频的理论值去卡阈值，实际转速传感器没有接入，转频随负载漂移，阈值永远对不准，健康设备被报成故障，或故障峰漂出窄阈值。
安装谐振会在固定频率上出现高峰，与轴承计算频率无关，换测点后高峰仍在同一频率就应怀疑安装而不是轴承。电气干扰常锁在电源频率及其整数倍，不随转速变化，这是区分机械故障和干扰的实用办法。直流偏置没有去掉时，零频附近的谱线很大，自动寻峰会一直报零频。上报只报最大峰的频率和幅值时，要同时给出这段数据是否饱和，饱和后的频谱会出现一系列谐波，很像机械松动。改变点数或采样率后，旧阈值不能直接沿用。
转速锁相与谱线漂移
特征频率按转速计算。转速没有测或者测的是另一根轴，理论谱线会和实测峰错开，窄阈值要么永远报警，要么永远不报警。转速在记录期间明显变化时，这一段谱应作废或改用跟踪方式，不能和稳速谱放在同一条趋势里。阶次和频率混用时，横轴单位必须写明，否则换了转速以后历史阈值全部失效。
饱和会制造一串谐波，像松动；安装谐振固定在某个频率，不随转速走。判断前先看时域是否削顶、偏置是否异常、测点是否刚换过安装座。只上传最大峰时同时上传是否饱和、采样率和点数，平台才敢比较两次结果。改变记录长度后旧阈值作废。平均谱适合看稳定故障，冲击要另留时域峰值，平均次数越多，偶发撞击越看不见。
抗混叠不够时，高于采样率一半的成分会折返到低频，折返峰不随转速按预期移动，容易被当成一种新的机械频率。采样率提高后若不同时提高抗混叠的截止，问题仍在。窗函数改变主瓣宽度，换窗之后旧的峰宽阈值不能继续用。加速度谱和速度谱的峰高不能直接比大小，积分会压低高频、抬高低频。上报频谱时应说明已经做到哪一步积分。传感器饱和、安装松动和真实松动在谱上都可能有谐波，区分它们要回到时域波形和安装检查，不能只在频率轴上命名故障。