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。