A medida que el eje gira en la máquina, y los engranajes se unen y las bolas ruedan alrededor en el rodamiento, la vibración cambia de un momento a otro. Dentro de la máquina, se genera ruido: fuentes aleatorias de vibración y sonido que pueden provenir de dentro o fuera de la máquina.

Cuando se toma una lectura de vibración, el objetivo es crear una lectura que representa toda la vibración de la máquina, y debe ser una medida repetible. Esto significa que si usted fuera a tomar una medida, espere dos minutos, y tome la medida de nuevo, debería ser la misma. Sí, habrá pequeñas variaciones aquí y allá, pero las lecturas deben ser muy similares. Si no lo son, entonces la máquina ha cambiado drásticamente entre las lecturas o no está tomando suficientes promedios.

El proceso de promediación garantiza que todo el ruido se ha “promediado” junto para darnos una buena medida repetible. Entonces, podemos comparar las lecturas y saber que la única razón de cualquier cambio es si la condición ha cambiado (esperemos que no porque las condiciones bajo las cuales la máquina está operando han cambiado).

¿Cómo funciona esto? Tenemos vibración de la máquina, digamos 30 segundos de vibración. Cuando el analizador comienza a tomar sus medidas, tiene que tomar un bloque de forma de onda de tiempo y calcular el FFT a partir de eso. La longitud de la forma de onda del bloque de tiempo depende de la configuración de Fmax, y el número de muestras en él depende de la configuración de resolución. Juntos, dictan cuánto tiempo es el bloque: puede haber 1024 si tiene sin espectro de 400 líneas, 2048 para un espectro de 800 líneas, y así sucesivamente.

El punto es que toma una porción de tiempo. Tiene que pasar por algo llamado ventanas, y a partir de eso calcula el FFT. Así que tenemos un espectro. Si hiciéramos sólo un promedio y repitiéramos las mediciones un momento después, definitivamente veríamos variación en el espectro. Eso no va a ser suficiente.

Así que el analizador toma otro bloque de tiempo, aplica la ventana, y crea otro FFT, otro espectro. Y luego lo hace una y otra vez.

Si pidiera cuatro promedios, terminaríamos con estos cuatro espectros. A partir de esos cuatro, mantenemos un espectro promedio. Hablemos de cómo sucede eso en realidad. Ponemos nuestros cuatro espectros juntos, echamos un vistazo más de cerca, y podemos ver que hay un poco de variación en la amplitud de los picos, y en el piso de ruido.

Hacemos un cálculo simple. Para cada frecuencia individual en el espectro – cada línea y o bin – tomamos los cuatro valores, los sumamos y los dividimos por (en este caso) 4. En otras palabras, en cada línea del espectro, tomamos el promedio. Si estamos usando el promedio de RMS, los elevamos al cuadrado y luego aplicamos raíz cuadrada a la suma. Terminamos con un espectro promedio de todos esos datos.

Si tuviéramos que tomar otra lectura y repetir este proceso, queremos que el promedio sea muy similar. Si no lo es, necesitamos más promedios. Si la máquina genera vibración con variaciones significativas, necesita más promedios.

Un punto importante es que el ruido no se elimina realmente de los espectros – sólo se promedia.

Un simulador puede demostrar esto con datos reales. Tomamos una lectura, y el software inmediatamente nos da un espectro. Hay una gran cantidad de ajustes que podemos usar. Puedo elegir el promedio lineal y recorrer cada espectro, y el software calculará el promedio. Queremos llegar a un punto en el que, si añadiéramos más promedios, el espectro final no cambiaría mucho.