005,振动信号的分析方法

振动信号的分析方法

在对设备进行监测和故障诊断中，大多都采用对设备进行振动状态监测，所以对振动信号进行有效地分析，使用不同的分析方法来获得振动信号的特性参数，这种方法是机械设备实现故障诊断的主要措施。常用的振动信号分析方法有时域分析法，频域分析法，阶次跟踪分析法，经验模态分析法和包络解调分析法，下面逐个对这五种分析方法进行详细说明。

1时域分析法

振动时域参数分析是对风力发电机组进行故障检测和诊断的简易方法，时域波形是经过DSP数据处理器去噪处理后的信号，包含较多的信息量。在时域诊断中，采用的参数有:均值、均方根值、峭度值、峰值、脉冲因子、裕度系数……通过监测这些特征参数是否超过设定的_值来诊断传动部件是否发生机械故障。幅域参数一般分为有量纲和无量纲2种类型的指标。均值、均方根值等为有量纲的时域参数。无量纲的时域参数包含偏态系数、波形因子、峰态系数、脉冲因子、裕度系数……现对时域分析中所涉及的主要釆用的参数进行简要介绍。

(1)均值:平均值又可称为直流分量，是用来评价信号是否稳定。表征了振

动信号变化的中心波动，是信号的常量分量，其表达式为

其中，n为总的采样点数;表示振动信号的样本函数。

(2)均方根值:均方根值，也叫方均根值，它是对信号先平方，再求取平均值后开方得到的，是对没有规律的信号比较有用。其表达式为

(3)峭度:峭度值是可以直接体现概率密度的一种可靠参数，概率密度函数分布形态偏移越大，峭度值的绝对值就越大。

峭度值可以反映概率密度图形的对称性。概率密度函数分布形态偏移越大，

峭度值的绝对值越大。

除此之外，还有几种比较常见的时域参数，

2频域分析法

时域振动信号的频谱分析是目前所知的研究故障特征方法中基础的方法之一，可以在频谱中，获得比较全面的故障信息。在频域中，主要从幅值频谱、功率频谱、倒频谱3个基本的频谱进行分析。频谱的功能是用来分析原始信号中轴承内圈、外圈的固有频率和故障频率，以及齿轮箱齿轮互相哨合产生的哨合频率;倒频谱的功能是用于容易地获得频谱的边频带中的周期成分，并确定故障发生的位置。

1.幅值谱分析

幅值频谱就是对传感器釆样所得的原始信号经处理后的振动信号进行一次傅立叶变换(FFT)，计算并画出该时域振动信号的频率图谱，傅立叶变化的表达式为：

一个周期信号经过傅立叶变换后，得到的幅值谱是一个离散的信号，该频谱是由信号的基波和各次谐波组成的;非周期信号经过傅立叶变换后变成了一个连续的信号，信号连续地分布在一定的频率范围之内。幅值谱可以代表谐波频率时域信号的有效值，是时域信号各谐波的幅值随频率的一种线性分布。

2.功率谱分析

功率谱，就是在频域中表现对信号功率的分布，即体现出振动信号能量的大小情况。功率谱包括互功率谱和自功率谱2种频谱，它的频谱包含的信息和幅值谱是一样的，因为它是幅值的平方，所以比幅值谱的突出频率更加清晰。基于幅值谱的自功率谱的表达式如下所示。

由上式可知，功率谱其实就是时域信号在谐波频率幅值的平方，这样得到的频谱是主要的频率显的更加突出。

3.倒频谱

倒频谱，又叫二次频谱。它可以有效地检测出复杂频谱中的周期成分。倒频谱通常用在机械振动中，为了对故障进行检测和诊断，所以它在振动信号分析方面应用的较多。

功率倒频谱可以定义为对功率谱作对数运算后，再进行对运算的结果进行反傅里叶变换而得的频谱，即:

倒频谱有以下特点。

(1)通过倒频谱分析，能够识别出信号中不同频率分量，找到对诊断来说比较重要的周期成分。

(2)倒谱能分离谐波和边频带分量。

3包络解调分析法

包络解调分析是指硬件设备采集的振动信号进行解调后产生包络线，并对其进行傅里叶变换后作频谱分析，这种方法对由机械冲击造成的高频响应信号的处理非常有用。对信号进行包络分析的主要目的就是对高频信号的能量变化进行相应的分析。包络谱主要用于分析齿轮箱齿和轴承故障冲击激起的高频共振，及时检测到它们的早期故障问题。振动信号经过滤波，低频信号被滤掉，剩余部分经过包络解调，低频调制信号可以从这部分高频信号中提取出来，低通滤波后，可得较清晰的低频信。这种信号分析的方法可以抵抗低频信号的干扰，提高信噪比，使故障特征信号更加明显地显示出来，从而为机械设备的故障诊断分析提供有利的帮助。

有效振动分析的信号处理

有效振动分析的信号处理 摘要 有效的振动分析首先始于从工业标准的振动传感器，如加速度传感器获得一个准确的时域变化的信号。一个手持式数字仪器一般接入原始的模拟信号，并为用户的多种要求进行处理。根据用户对分析的要求和原始信号的最初单位，信号可被直接处理或经由数学积分器变换成振动测量的其他单位。根据感兴趣的频率，信号可能要经过一系列高通滤波器和低通滤波器的调理。根据期望得到的结果，信号可能被多次采样和平均。如果在数字仪器中需进行时间波形分析，那么确定采样点数和采样速率是必要的。观察的时间长度等于采样周期乘以采样点数。大部分手持式仪器也具有FFT(快速傅里叶变换)处理方法，把全局时变输入信号采样分解为其单独的频率分量。在老式模拟仪器中，这个分析功能是由扫频滤波器来实现的。 定义FFT处理时要考虑很多设置参数：（1）分辨率线数；（2）最大频率；（3）平均类型；（4）平均次数，和（5）窗类型。这些参数互相作用影响得到的结果，并且需要在信息质量和完成数据采集所耗时间之间进行折中考虑。 预知维修的成功依赖于数据采集和变换过程中的几个要素：（1）总振动水平的趋势；（2）复合振动信号各个频率分量的幅值和频率；（3）在相同运行条件下，机器某一部分的振动信号相对于机器上另一个测量的相位关系。 本文将带领读者从振动传感器的输出，经过典型的现代数字技术振动测量仪器所完成的信号处理流程的各个阶段。并且，本文重点介绍了预知维修领域为完成准确分析而进行的快速有效的振动数据采集中所需的多个数据采集设置参数和折中考虑。 关乎振动分析成功的几项内容，将给予详细论述：模拟信号采样和调理；抗混淆测量；噪声滤波器技术；频带-低通，高通，带通；数据平均方法；和FFT频率转换。 1.讨论 振动分析始于传感器输出的时变物理信号。从此信号的输入到振动测量仪器，有很多可能的选择去分析信号。本文的目的是关注内部信号处理路径，以及它和原始振动问题的最终根源分析之间的关系。首先，我们看如图1所示的仪器中典型信号路径的框图。 2.时间波形 图2.所示是一个典型的来自加速度传感器的模拟时间波形信号。

005,振动信号的分析方法

振动信号的分析方法 在对设备进行监测和故障诊断中，大多都采用对设备进行振动状态监测，所以对振动信号进行有效地分析，使用不同的分析方法来获得振动信号的特性参数，这种方法是机械设备实现故障诊断的主要措施。常用的振动信号分析方法有时域分析法，频域分析法，阶次跟踪分析法，经验模态分析法和包络解调分析法，下面逐个对这五种分析方法进行详细说明。 1时域分析法 振动时域参数分析是对风力发电机组进行故障检测和诊断的简易方法，时域波形是经过DSP数据处理器去噪处理后的信号，包含较多的信息量。在时域诊断中，采用的参数有:均值、均方根值、峭度值、峰值、脉冲因子、裕度系数……通过监测这些特征参数是否超过设定的_值来诊断传动部件是否发生机械故障。幅域参数一般分为有量纲和无量纲2种类型的指标。均值、均方根值等为有量纲的时域参数。无量纲的时域参数包含偏态系数、波形因子、峰态系数、脉冲因子、裕度系数……现对时域分析中所涉及的主要釆用的参数进行简要介绍。 (1)均值:平均值又可称为直流分量，是用来评价信号是否稳定。表征了振 动信号变化的中心波动，是信号的常量分量，其表达式为 其中，n为总的采样点数;表示振动信号的样本函数。 (2)均方根值:均方根值，也叫方均根值，它是对信号先平方，再求取平均值后开方得到的，是对没有规律的信号比较有用。其表达式为 (3)峭度:峭度值是可以直接体现概率密度的一种可靠参数，概率密度函数分布形态偏移越大，峭度值的绝对值就越大。 峭度值可以反映概率密度图形的对称性。概率密度函数分布形态偏移越大，

峭度值的绝对值越大。 除此之外，还有几种比较常见的时域参数， 2频域分析法 时域振动信号的频谱分析是目前所知的研究故障特征方法中基础的方法之一，可以在频谱中，获得比较全面的故障信息。在频域中，主要从幅值频谱、功率频谱、倒频谱3个基本的频谱进行分析。频谱的功能是用来分析原始信号中轴承内圈、外圈的固有频率和故障频率，以及齿轮箱齿轮互相哨合产生的哨合频率;倒频谱的功能是用于容易地获得频谱的边频带中的周期成分，并确定故障发生的位置。 1.幅值谱分析 幅值频谱就是对传感器釆样所得的原始信号经处理后的振动信号进行一次傅立叶变换(FFT)，计算并画出该时域振动信号的频率图谱，傅立叶变化的表达式为：

第三章控制系统的时域分析法知识点

第三章 控制系统的时域分析法 一、知识点总结 1．掌握典型输入信号（单位脉冲、单位阶跃、单位速度、单位加速度、正弦信号）的拉氏变换表达式。 2．掌握系统动态响应的概念，能够从系统的响应中分离出稳态响应分量和瞬态响应分量；掌握系统动态响应的性能评价指标的概念及计算方法（对于典型二阶系统可以直接应用公式求解，非典型二阶系统则应按定义求解）。 解释：若将系统的响应表达成拉普拉氏变换结果（即S 域表达式），将响应表达式进行部分分式展开，与系统输入信号极点相同的分式对应稳态响应；与传递函数极点相同的分式对应系统的瞬态响应。将稳态响应和瞬态响应分式分别进行拉氏逆变换即获得各自的时域表达式。 性能指标：延迟时间、上升时间、峰值时间、调节时间、超调量 3．掌握一阶系统的传递函数形式，在典型输入信号下的时域响应及其响应特征；掌握典型二阶系统的传递函数形式，掌握欠阻尼系统的阶跃响应时域表达及其性能指标的计算公式和计算方法；了解高阶系统的性能分析方法，熟悉主导极点的概念，定性了解高阶系统非主导极点和零点对系统性能的影响。 tr tp ts td

4．熟悉两种改善二阶系统性能的方法和结构形式（比例微分和测速反馈），了解两种方法改善系统性能的特点。 5．掌握系统稳定性分析方法：劳斯判据的判断系统稳定性的判据及劳斯判据表特殊情况的构建方法（首列元素出现0，首列出现无穷大，某一行全为0）；掌握应用劳斯判据解决系统稳定裕度问题的方法。了解赫尔维茨稳定性判据。 6．掌握稳态误差的概念和计算方法；掌握根据系统型别和静态误差系数计算典型输入下的稳态误差的方法（可直接应用公式）；了解消除稳态误差和干扰误差的方法；了解动态误差系数法。 二、相关知识点例题 例1. 已知某系统的方块图如下图1所示，若要求系统的性能指标为： δδ%=2222%，tt pp=1111，试确定K和τ的值，并计算系统单位阶跃输入下的特征响应量：tt，tt。 图1 解：系统闭环传递函数为：Φ(s)=CC(ss)RR(ss)=KK ss2+(1+KKKK)ss+KK 因此，ωnn=√KK，ζζ=1+KKKK2√KK， δ%=e?ππππ?1?ππ2?ζζ=0.46， t pp=ππωωdd=1ss?ωdd=ωnn?1?ζζ2=3.14 ?ωnn=3.54 K=ωnn2=12.53，τ=2ζζωnn?1KK=0.18 t ss=3ζζωωnn=1.84ss

汽轮机轴振动监测中的数据采集与处理

汽轮机轴振动监测中的数据采集与处理 【摘要】本文详细地说明了轴心轨迹振动信号的预处理过程，对振动信号采样和滤波简单的分析了轴心轨迹信号频谱。通过对轴心轨迹特征的识别为轴心轨迹的稳定性及机组的在线监测系统提供 依据，对现场汽轮机发电机组的安全平稳运行有重大的意义。 【关键词】汽轮机组；轨迹识别；滤波；故障诊断 近年来，状态监测和故障诊断技术与系统的研究得到了高速发展。随着电力工业的发展，汽轮发电机组的总装机容量和单机容量都得到了迅速提高，机组轴系也越来越复杂，诱发机组振动的潜在因素也相应增加。振动问题在机组安全运行中的影响越来越大，人们也越来越关注机组振动对于生产安全稳定经济运行的影响。 1.研究意义 结合兰州石化公司动力厂背压发电装置，发电装置的各监控仪器仪表中，没有对整个机组在运行中的振动进行直接的监控。操作人员只能通过机组在运行过程中，对轴瓦的温度监控或是通过机组运行时所产生的声音进行经验性判断。因此，针对汽轮发电机组振动监测的数据采集和预处理做出大胆的设计。 本设计的实施对发电装置的生产运行的意义： （1）避免汽轮机转子发生重大安全事故而造成的巨大经济损失，保证转子在规定的期间内无故障安全可靠运行。 （2）振动监测诊断系统可及时判断转子是否有故障，并能够迅速

查明故障原因、部位、预测故障影响，提高汽轮机转子的维修管理水平，而本文所做的汽轮机发电机组振动监测的数据采集和预处理工作正是振动监测诊断系统的基础。它将对今后的汽轮发电机组进行全面远程监控及自动化改造提供可靠的数据来源。 2.振动信号采集 旋转机械轴系振动信号是以转速为基频的周期信号。在转子系统的振动检测中，需要对振动信号进行整周期采样来避免由于泄露、栅栏等不良效应带来的相位严重失真。传统振动分析方法通过硬件电路锁相倍频法来实现整周期采样，该方法的核心是锁相倍频电路的应用。键相信号经锁相电路倍频后，产生采样脉冲序列，控制采样电路的触发与关闭。该方法的优点在于同步性能好，结合并行采样/保持电路，可自动实现对各个通道振动信号的实时同步采样。但这种方法需要专用的数据采集卡，因此系统硬件成本比较高，开发周期长，且适应能力及硬件升级能力较差。 伪同步采样法充分发挥了通用数据采集卡中数据采集通道资源多的特点，将键相信号与振动信号进行同步采样，对振动信号的整周期截取则在采集后通过数据处理来实现。结合对柔性转子实验系统进行动平衡的实验结果表明：这种伪同步采样方法可有效满足转子振动信号处理对信号采样的要求。 3.振动信号的处理 在机械设备状态监测和故障诊断过程中，传感器的输出信号经采

MATLAB在机械振动信号中的应用

MATLAB在机械振动信号中的应用 申振 （山东理工大学交通与车辆工程学院） 摘要：综述了现代信号分析处理理论、方法如时域分析（包括时域参数识别、相关分析等）、频域分析（包括傅立叶变换、功率谱分解等），并结合MATLAB中的相关函数来对所拟合的振动信号进行时域分析和频域分析，并对绘出的频谱图进行说明。 关键词：时域分析频域分析MATLAB 信号是信息的载体，采用合适的信号分析处理方法以获取隐藏于传感观测信号中的重要信息(包括时域与频域信息等)，对于许多工程应用领域均具有重要意义。对获取振动噪声信号的分析处理，是进行状态监测、故障诊断、质量检查、源识别、机器产品的动态性能测试与优化设计等工作的重要环节，它可以预先发现机械部件的磨损和缺陷等故障，从而可以提高产品的质量，降低维护费用。随着测试技术的迅速发展，各种信号分析方法也随之涌现，并广泛应用在各个领域[1]。 时域描述简单直观，只能反映信号的幅值随时间的变化，而不能明确的揭示信号随时间的变化关系。为了研究信号的频率组成和各频率成分的幅值大小、相位关系，应对信号进行频谱分析，即把时域信号通过适当的数学方法处理变成频率f（或角频率 ）为独立变量，相应的幅值或相位为因变量的频域描述。频域分析法将时域分析法中的微分或差分方程转换为代数方程，有利于问题的分析[2]。 MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示

有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面良好的操作环境。随着其自身版本的不断提高，MATLAB 的功能越来越强大，应用范围也越来越广，如广泛应用于信号处理、数字图像处理、仿真、自动化控制、小波分析及神经网络等领域[3]。 本文主要运用了MATLAB R2014a 对机械振动信号进行分析。分析过程包括时域分析和频域分析两大部分，时域分析的指标包括随机信号的均值、方差以及均方值。频域分析的性能指标包括对功率谱分析、倒频谱分析。在进行上述分析之前先要对振动信号进行拟合。机械振动分为确定性振动和随机振动，确定性振动又分为周期振动和非周期振动，周期振动又进一步分为简谐振动和复杂的周期振动。所以可以根据上述的分类来拟合振动信号[2]。在设计信号的处理程序时，运用MATLAB 中的相关函数来对所拟合的振动信号进行时域分析和频域分析，并对绘出的频谱图进行说明。 1 时域分析 1.1 均值 对于一个各态历经随机随机信号()x t ，其均值x μ为 1lim ()T x T x t dt T μ→∞=? （1） 式中 ()x t ——样本函数； T ——观测时间； x μ——常值分量。 1.2 方差 2 x σ是描述随机信号的波动分量，定义为 2 201lim [()]T x x T x t dt T σμ→∞=-? （1） 它表示信号()x t 偏离其均值x μ平方的均值，方差的正平方根x σ称为标准差。

王济-matlab在振动信号处理中的应用代码

程序4-1 %最小二乘法消除多项式趋势项%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear % 清除内存中所有变量和函数 clc % 清除工作窗口中所显示的内容close all hidden % 关闭所有隐藏的窗口%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %提示用键盘输入输入数据文件名 fni=input('消除多项式趋势项-输入数据文件名:','s'); %以只读方式打开数据文件 fid=fopen(fni,'r'); sf = fscanf(fid,'%f',1); %读入采样频率值 m = fscanf(fid,'%d',1); %读入拟合多项式阶数 fno = fscanf(fid,'%s',1);%读入输出数据文件名 x = fscanf(fid,'%f',inf);%读入时程数据存成列向量 %关闭数据文件 status=fclose(fid); %取信号数据长度 n=length(x); %建立离散时间列向量 t=(0:1/sf:(n-1)/sf)'; %计算趋势项的多项式待定系数向量a a=polyfit(t,x,m); %用x减去多项式系数a生成的趋势项 y=x-polyval(a,t); %将分成2行1列的图形窗口的第1列设为当前绘图区域subplot(2,1,1); %绘制x对于t的时程曲线图形 plot(t,x); %在图幅上添加坐标网格 grid on; %将分成2行1列的图形窗口的第2列设为当前绘图区域subplot(2,1,2); %绘制y对于t的时程曲线图形 plot(t,y); %在图幅上添加坐标网格 grid on; %以写的方式打开文件或建立一个新文件 fid=fopen(fno,'w'); %进行n次循环将计算结果写到输出数据文件中 for k=1:n %每行输出两个实型数据，t为时间，y为消除趋势项后的结果fprintf(fid,'%f %f\n',t(k),y(k)); %循环体结束语句

振动信号的采集与预处理

振动信号的采集与预处理 几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多，因此，在采集振动信号时应注意以下几点： 1. 振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2. 变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3. 所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 1. 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 2. A/D转换

平稳和非平稳振动信号的处理方法综述

平稳和非平稳振动信号的处理方法 周景成 （东华大学机械工程学院，上海 201620） 摘要：本文主要综述了当前对于平稳和非平稳振动信号的处理方法及其优缺点，同时列举了目前振动信号处理的研究热点和方向。 关键词：稳态非稳态振动信号处理；方法；优缺点。 1．稳态与非稳态振动信号的界定 稳态振动信号是指频率、幅值和相位不变的动态信号，频率、幅值和相位做周期性变化的信号称为准稳态信号，而对于频率、幅值和相位做随机变化的信号则称为非稳态信号。 2. 稳态或准稳态振动信号的主要处理方法及其优势与局限 对于稳态振动信号，主要的分析方法有离散频谱分析和校正理论、细化选带频谱分析和高阶谱分析。对于准稳态信号主要采用的是解调分析。对于非稳态振动信号主要采用加Hanning窗转速跟踪分析、短时傅里叶变换、Wigner-Ville 分布和小波变换等。对于任一种信号处理方法都有其优势和劣势，没有完美的，具体在工程实际中采用哪一种分析方法得看具体的工程情况而定，不能一概而论。 2. 1 离散频谱分析与校正 离散频谱分析是处理稳态振动信号的常用方法，离散频谱分析实现了信号从时域到频域分析的转变。FFT成为数字信号分析的基础，广泛应用于工程技术领域。通过离散傅里叶变换将振动信号从时域变换到频域上将会获得信号更多的信息。对于这一方法，提高信号处理的速度和精度是当下两个主要的研究方向。由于计算机只能对有限多个样本进行运算，FFT 和谱分析也只能在有限区间内进行，这就不可避免地存在由于时域截断产生的能量泄漏，离散频谱的幅值、相位和频率都可能产生较大的误差，所以提高精度成为近一段时间主要的研究方向。上世纪70年代中期，有关学者开始致力于离散频谱校正方法的研究。目前国内外有四种对幅值谱或功率谱进行校正的方法：(1)比值校正法(内插法)；(2)能量重心校正法；(3)FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法；(4)相位差法。四种校正方法的原理和特点见表1[1]. 从理论上分析，在不含噪声的情况下，比值法和相位差法是精确的校正法，而能量重心法和FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法是精度很高的近似方法。随着频谱校正技术的发展和不断完善，越来越广泛地被应用于分析各种实际问题和各类动态信号分析系统中，根据应用对象特点的不同，采用不同的校正方法。一般在只需要较高幅值精度时，多采用方法简便的三点卷积幅值法；需要精确的频率和相位采用比值法；在噪声较大时，采用相位差校正法或FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法。 2. 2 细化选带频谱分析 振动信号中, 对密集型频谱的分析采用细化选带频谱分析方法, 该方法有 多种, 如复调制细化、相位补偿细化、Chirp- Z 变换、最大熵谱分析等, 其中

振动测试及其分析

振动测试及其分析 1.振动测试与动态信号分析 1.1 基本术语 动态参数：结构振动的位移、速度、加速度；冲击的加速度；噪声的声压等（随时间变化）。 动态测试：由传感器测得这些非电物理量并转变为电信号，然后经过信号放大、滤波等适调环节，对信号作适当调节，对测试结果进行显示、记录的过程。 模拟信号：工程中的动态物理量都是随时间变化的，相应的连续时间信号称为模拟信号。 数字信号：由模拟信号转换得到的离散数字序列。其特点是便于存储、处理。 数字信号是模拟信号在一定条件下的近似表示。 数据采集：将连续时间信号转变为离散数字信号的过程称为数据采集。 数据采集的方法：采样、量化—模数转换（A/D 转换） A/D 转换产生的问题：频率混迭（偏度误差）、信号噪声比（随机误差）。 解决或减小误差的方法：抗混滤波、充分利用A/D 转换器的动态范围。 信噪比（SNR ）：信号功率与噪声功率之比。用来衡量量化误差的大小，可作为反映量化过程的主要精度指标。 动态范围（DR ）：可测试的最大信号与分辨率之比，通常用分贝（dB ）表示。 A/D 转换器的动态范围DR 与A/D 转换位数N 的关系：N DR 2lg 20=； 如N=12，DR ≈72 dB 频响函数测试分类：按激振力性质的不同，频响函数测试可分为稳态正弦激励、随机激励及瞬态激励三类。其中随机测试又有纯随机、伪随机、周期随机之分。瞬态测试则有快速正弦扫描、脉冲激励和阶跃(张驰)激励等几种方式。 脉冲激励可分为单点敲击多点测量和多点敲击单点测量两种。前者是求出频响函数矩阵中的某一列，后者是求出频响函数矩阵中的某一行。根据频响函数矩阵的对称性，其分析完全相同。 1.2 信号分析 从观测领域的不同，对信号特征进行分析的方法主要有三种：幅值域、时（间）域、频（率）域。 (1) 幅值域分析：有效值、峰值、平均值、方差（对随机信号 均值、方差，概率密度和概率分布函数）。 峰值：动态信号时间历程中瞬时绝对值的最大值 max )(t x x p = 对简谐信号来讲，用峰值描述是恰当的，t A t x ωsin )(=，A x p =。 平均值： ? ∞→=T T x dt t x T 0)(1lim μ 总体平均值

振动信号处理仪器的主要分类

振动信号处理仪器的主要分类 传感器检测到的振动信号是时域信号，它只能给出振动强度的概念，只有经过频谱分析后，才可以估计其振动的根源和干扰，并用于故障诊断和分析。振动信号处理仪器主要有测振仪、频谱分析仪、传递函数分析仪和综合分析仪。 1. 测振仪 测振仪是用来直接显示位移、速度、加速度等振动量的峰值、峰峰值、平均值或方均根值的仪器。它主要由积分、微分电路、放大器、电压检波器和表头组成。 一般意义上的测振仪只能使人们获得振动的总强度而无法获得振动的其他方面信息，但祺迈KM生产的测振仪VIB05却可以除了基础的振动检测，还可以进行轴承状态的检测与红外测温，兼具了测振仪、轴承检测仪与测温仪于一体，是一款多功能型的振动和轴承状态检测仪。 2. 频谱分析仪 频谱分析仪是把振动信号的时间历程转换为频域描述的一种仪器。要分析产生振动的原因，研究振动对人类和其他结构的影响及研究结构的动态特性等，都要进行频谱分析。频谱分析仪的种类很多，之前有接触过VIB07多功能型机械状态分析仪，在中石油网上也看到过推荐的文章，功能比较多，一些小功能如听诊、测温也都很实用。

3. 频率特性与传递函数分析仪 由频率特性分析仪或传递函数分析仪为核心组成的测试系统，通常都采用稳态正弦激振法来测定机械结构的频率响应或机械阻抗等数据。 4. 数字信号处理系统 近年来，由于微电子技术和信号处理技术的迅速发展、快速傅里叶变换(FFT)算法的推广，在工程测试中，数字信号处理方法得到越来越广泛的应用，出现了各种各样的信号分析和数据处理仪器。这种具有高速控制环节和运算环节的实时数字信号处理系统和信号处理器，具有多种功能，因此又称为综合振动分析仪。如KMbalacner II是一款全功能、高效能的双通道的FFT振动分析及现场动平衡仪。它可以应用在众多行业的设备状态监测领域，如造纸业，石化，发电厂，机械制造等。KMbalancerⅡ可以采集各种现场数据，如振动值，轴承状态，频谱图和时域波形等，并可以通过KMVS Pro数据采集分析软件进一步整合分析设备故障。

振动信号分析

《振动信号分析》教学大纲 课程编号：1322014 英文名称：Vibration Signal Analysis 课程类别：选修课学时：36 学分：2 适用专业：土木工程 预修课程：数值分析、积分变换、结构动力学 课程内容： 主要内容:本课程主要讲述数字信号处理在土木工程振动分析中的应用。教学内容包括数字信号处理的基础理论与土木工程的振动等，如离散信号和系统的描述方法、差分方程、时域分析、频域分析、傅里叶变换、小波变换、数字滤波以及基于MATLAB的振动信号分析等。 预期目标:通过本课程的学习，使学生了解数字信号处理的基本概念、特点、基础内容、应用及由来和发展；了解离散信号与离散时间系统的基本概念，掌握离散时间系统的时域分析与频域分析方法；掌握离散傅里叶级数、离散傅里叶变换和快速傅里叶变换，并能对各种确定信号进行谱分析，同时掌握相关与能量谱、功率谱的理论；了解小波变换、数字滤波，掌握基于MATLAB的振动信号分析等。 重点与难点:本课程是一门理论知识要求较高的课程，需要有扎实的数学基础和专业理论知识。其重点是信号的傅立叶变换和信号的时、频域分析方法；难点是信号的频域分析以及相关与能量谱、功率谱的理论。 教材： 胡广书. 数字信号处理. 北京：清华大学出版社，2003 参考书目： 1. 郑君里. 信号与系统. 北京：高教出版社，2000 2. Oppenheim A V, Schafe R W. Digital Signal Processing. Prentice-Hall Inc, 1975 3. 徐佩霞. 小波分析与应用实例. 合肥：中国科学技术大学出版社，1996 4. C. K. Chui. Introduction to Wavelets.Academic, San Diego, 1992 5. 张平等. MATLAB基础与应用简明教程. 北京：北航出版社，2001 考核方式与要求： 读书报告与程序编制。

004-振动信号的采集与预处理

004-振动信号的采集与预处理

振动信号的采集与预处理 1振动信号的采集 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多。在采集振动信号时应注意以下几点： 1.振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2.变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3.所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 1.1 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 1.2 A/D转换 A/D转换包括采样、量化和编码三个组成部分。 1.2.1采样 采样（抽样），是利用采样脉冲序列p(t)从模拟信号x(t)中抽取一系列离散样值，使之成为采样信号x(n△t)（n=0,1,2,…）的过程。△t称为采样间隔，其倒数称1/△t＝f s之为采样频率。采样频率的选择必须符合采样定理要求。 1.2.2量化 由于计算机对数据位数进行了规定，采样信号x(n△t)经舍入的方法变为只有有限个有效数

字的数，这个过程称为量化。由于抽样间隔长度是固定的（对当前数据来说），当采样信号落入某一小间隔内，经舍入方法而变为有限值时，则 产生量化误差。如8位二进制为28 ＝256，即量化增量为所测信号最大电压幅值的1/256。 1.2.3 编码 振动信号经过采样和量化后，量化后的数据按照一定的协议进行编码，成为处理器可以处理的数据。 采样定理解决的问题是确定合理的采样间隔△t 以及合理的采样长度T ，保障采样所得的数字信号能真实地代表原来的连续信号x(t)。 衡量采样速度高低的指标称为采样频率f s 。一般来说，采样频率f s 越高，采样点越密，所获得的数字信号越逼近原信号。为了兼顾计算机存储量和计算工作量，一般保证信号不丢失或歪曲原信号信息就可以满足实际需要了。这个基本要求就是所谓的采样定理，是由Shannon 提出的，也称为Shannon 采样定理。 Shannon 采样定理规定了带限信号不丢失信息的最低采样频率为： 2s m f f ≥或2s m ωω≥ 式中f m 为原信号中最高频率成分的频率。 采集的数据量大小N 为： T N t =? 因此，当采样长度一定时，采样频率越高，采集的数据量就越大。 使用采样频率时有几个问题需要注意。 一， 正确估计原信号中最高频率成分的频率，对于采用电涡流传感器测振的系统来说，一

振动信号处理技术的分类与应用

振动信号处理技术的分类与应用 发表时间：2017-03-15T15:28:41.433Z 来源：《科技中国》2016年12期作者：吴钰峰 [导读] 作为信息的载体，如果要在振动信号中提取出特征信息，就需要采取合理的振动信号处理方式。成都列五中学四川成都 610066 摘要：作为信息的载体，如果要在振动信号中提取出特征信息，就需要采取合理的振动信号处理方式，在状态监测、质量评价、参数检测、故障诊断上获取到有效的信息，本文主要针对机械故障诊断的研究现状与常见类型进行分析。 关键词：振动信号处理技术；分类；应用 随着现阶段科学技术的不断发展，机械自动化的水平也在不断加强，功能越来越完善，因此也就对设备维修技术也提出了更高的要求。在机械的使用过程中，要做好在线监测和故障分析方面，以保证企业的安全生产。良好的机械状况也会促进生产，提高企业的经济利益，因此保证优良的机械状况是稳定生产的前提。在生产过程中发现，大多数的机械故障都是在振动以后发生的，可以看出振动对于机械的损害是很严重的，因此如何在机械发生振动时及时的发现并采取行为是我们应该考虑的问题，现阶段也加强了振动信号处理技术的研究。 一、机械故障诊断的研究现状 早在上世纪60年代，关于机械故障的理论知识就已经产生，并开始对机械故障进行研究，到了70年代，国外的一些大型的机械设备厂在机械故障的诊断上取得了一定的成绩，这些方面的努力大大降低了机械的故障率，提高了生产效率。我国的机械故障诊断技术较之国外发达国家开始的较晚，发展至今大致经历了三个阶段，一是在上世纪80年代以前，机械故障的诊断依靠的是仪表器上的指针，技术人员通过指针上的数据判断机械是否正常运行，是否出现故障。二是到了90年代我们将国外先进的监控仪器引进国内，通过监控设备来分析机械是否有故障，机械故障的排除进入了半自动化。三是到了21世纪以后，故障诊断技术在我国引进并推广起来，它采用先进的故障排除手段，大大的提高了机械故障的排查能力，降低了机械出现大型故障的概率。 二、振动信号的处理方法 1、时域分析方法 时域分析方法是利用的最广泛的一种方法，其操作过程比较简单，就是在机械长期使用的过程中，根据机械本身的信号随时间的变动而产生的变动曲线来反应机械的运行情况，从而得出机械自身的一系列数据信息，是否在良好的运行范围内，如果结果出现偏差，要及时的对机械进行检查，以免出现大的故障。在进行数据分析师一般采用相关分析法和特征值分析法，相关分析就是对于随机抽取的数据进行相关的线性分析，以考察机械的性能。特征值分析就是对于信号中的特征值，例如平均值、有效值、最高值、方差等数据进行分析，以反应信号的总体特征。 2、频域分析法 频域分析法也是经常用到的一种方法，它是利用振动信号本身的频率特征反应机械设备的情况。振动频率是振动信号本身客观存在的，是振动信号的本质特征，因此更容易反应机械设备的故障情况。在对机械的频域进行分析时，一般采用频谱分析法和倒谱分析法，频谱分析方法要以时域分析为基础，将机械振动信号从时域转变为频域，从而得到振动信号的频谱，再利用相应的技术对频谱进行分析，看其是否在正常的范围内，若没有就要及时的做出调整。倒谱分析法应用在振动信号的成分比较复杂，没有一定的规律性，不容易得到相应的特征值的信号处理中，利用倒谱分析方法可以将不容易识别的信息区分出来，轻松地掌握机械的情况。 3、时频分析法 时频分析法分析的只是机械信号的某个特征，不能反映信号的全部信息，因此应用时频分析法时一般是对机械情况有了一个大致的了解，需要排查某些细节。时域分析法解决了频域分析法中不能了解信号瞬间发现变化的不足，对于非线性的非稳定信号也能很好的把握。时频分析法中采用的是小波变换的方法，这是新提出的一种解决非线性信号的一种方法，其使用效果很好，因为在前面叙述的方法中一般针对的是线性的稳定信号，对于非线性的非稳定信号处理束手无措，小波变换的时频分析法正好弥补了这一空白，所以一经提出就得到广泛的推广和应用。它还具有运算简单、准确、幅值不偏移等优点，但是它推出的时间较短，因此还需要补充和完善，以更好的为机械振动信号处理服务。 三、结语 总之，随着全社会机械化程度的发展，机械在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，它方便了我们的生活，将人类从繁重的劳动中解放出来，但是机械容易发生故障，这一问题制约着机械的发展。我们在平时的使用中要做好机械故障的诊断工作，运用先进的信号处理技术，运用专门的方法，将可能会发生故障的机械排查出来，做好早诊断、早预防，避免我们遭受更大的损失。 参考文献： [1] 林京. 基于最大似然估计的小波阈值消噪技术及信号特征提取[J]. 仪器仪表学报. 2005(09) [2] 赵立业,王寿荣. 基于自适应小波阈值的硅微陀螺信号处理方法[J]. 微计算机信息. 2009(35) [3] 唐进元,陈维涛,陈思雨,周炜. 一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用[J]. 振动与冲击. 2009(07) [4] 吕振肃,马文. 自适应小波阈值算法在心电信号去噪中的应用[J]. 数据采集与处理. 2009(03)

一种振动信号的采集与处理系统

https://www.docsj.com/doc/068248677.html, 一种振动信号的采集与处理系统 苏畅，李书新，付兴武 辽宁工程技术大学，辽宁阜新 123000 E-mail：susan2008cn@https://www.docsj.com/doc/068248677.html, 摘要：本文用V/F转换器实现模/数转换。将AT89C51单片机同PC机相结合，由单片机完成数据采集通过串口在PC机上由VB完成信号的处理和显示。该系统结构简单，在振动信号的采集处理中经济实用。 关键词：V/F转换器；LM331；串口；信号采集 1 引言 机械故障诊断与检测中，经常要涉及到振动信号的采集处理。采集的方式有多种，本文应用V/F转换、单片机及PC机组成检测系统，该系统简单、经济、实用、方便。 来自目标系统的振动信号，通过压电传感器转换成模拟的电信号，在通过电荷放大器放大，低通滤波器滤波，经LM331将模拟的电压信号转换成频率信号由单片机对该频率脉冲进行计数，并通过PC机串口传送到PC机中，由PC机对信号进行处理并分析显示出来。 被测系统振动信号 传感器 滤波器 V/F转换器 单片机系统 RS-232 PC机 图 1 系统框图 2 振动信号采集 信号采集由AT89C51单片机为核心，通过计数器对V/F转换器传入的脉冲进行计数来确定频率范围，得到采样值并通过RS-232传到PC机中。 2.1 V/F转换的特点 用V/F（电压/频率）转换器来代替昂贵的A/D（模/数）转换器，实现高精度的转换，在越来越趋于简单实用的现代化检测设备中得到了广泛重视。与A/D转换器比较，V/F转换器使用灵活，占用微机资源少，接口简单，投资小。 LM331是美国国家半导体公司生产的一种高性能低价格的单片集成V/F转换器。该器件在量程范围内具有0.01%~0.003%的高线性度，0~100kHz的频率输出范围，4~40V的直流工作电源电压区间，宽的动态范围，以及输出频率不受电源电压变化等诸多优点。与此同时，由于其内部使用了温度补偿能隙电路，在整个工作温度范围内，以及到0.4V电源电压时都有极高的精度。精准定时电路具有低的偏置电流，100kHz电压/频率转换所需要的高速相应

附录2 振动信号的单通道和双通道频率分析 - 副本

附录2振动信号的单通道和双通道频率分析§2.1连续博里叶变换CFT ，离散傅里叶变换DFT 及快速博里叶变换FET 频率分析或谐波分析是信号分析与系统分析的核心。频率分析的数学基础则是博里叶变换，信号x(t)与它的傅里叶变换X(f )的对应关系为： （2.1） ∫+?=co co df ft j f X t x )2exp()()(π（2.2）dt ft j t x f X co co ∫+??=)2exp()()(π这是连续函数的无穷积分，简记为CFT 。数字频率分析就是要将这一变换对成为适合计算机处理的离散的有限有序列之间的变换，称为有限离散傅里叶变换（DFT ）。 假设等时间间隔有限离散时间序列为： x 0，x 1，x 2……x N-1 （2.3）则它的DFT 也是一个有限离散序列 X 0，X 1，X 2……X N-1 （2.4） 正变换公式为：（k=0,1,2,…,N-1）（2.5） ∑?=?=10) /2exp(N i k K N ki j x X π递变换公式为： （k=0,1,2,…,N-1）（2.6） ∑?==10)/2exp(1N i k k N ki j X N x π要使有限离散傅里叶变换DFT 与连续博里叶变换CFT 等价，必须满足下列三个条件：l 、被变换的时间函数（信号）必须是周期的和有限带宽的，即它的最高频率分量必须是有限的。 2、必须精确地在时间函数的整周期上截断。 3、采样频率必须大于信号的最大频率分量的两倍。 式（2.6）及（2.5）可以改写为

（2.7） ∑?=?=10)(N i ik k w i X x （2.8）∑?==10)(1N i ik k w i x N X 式中w =exp (-j2π/N )（2.9）公式（2.7）及（2.8）还可以改写为矩阵变换的形式 （2.10）{}[]{} X W x =式中矩阵[W]为N ×N 阶方阵（2.11）??????????????????????????)1)(1()1(210 )1(242012100000 N N N N N N w w w w w w w w w w w w w w w w ? ???因此，实现向量{x}到｛X ｝之间的变换，需要进行N 2次复数乘法运算及N(N －1)次复数加法运算。当N 数目较大时，例如N=1024，则需要进行复数乘法运算。 6101965年IBM 研究中心J.W.Cooley 与J.W.Tukey 在《计算数学》（Mathematics of Computation ）杂志上发表了“机器计算复傅里叶级数的一种算法”一文，使得DFT 的运算速度成百倍提高。这种快速算法通称为FFT （Fast Fourier Transform ）。FFT 问世 后，数字频率分析技术有了突破性发展。 FFT 的要点是注意到式（2.7）及（2.8）中的周期性及对称性ik w (2.12) )/mod(N ik ik w w =式中mod （ik ／N ）为ik 除N 的余数。由于的周期性，矩阵[W]的N X N 个元素中ik w 只有N 个是独立的。例如N=4，则等。w 还具有对称性： 1928,w w w w ==ik (2.13) ik N ik w w ?=+2/这是因为1)exp(2/?=?=πj w N 利用上述周期性及对称性，运算次数可以减少为次复数乘法运算及N N 2lg 2/×次复数加法运算。 N N 2lg ×uTekL 采用的整数域汇编FFT 正、逆变换程序具有以下区别与一般FFT 程序的特点：

振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB实现

本科生毕业论文 振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB实现 作者姓名 学院：机电工程学院 专业： 班级： 学号： 指导教师： 职称（或学位）： 2016年5月1

原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文（设计），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学生签名：年月日 指导声明 本人指导的同学的毕业论文（设计）题目大小、难度适当，且符合该同学所学专业的培养目标的要求。本人在指导过程中，通过网上文献搜索及文献比对等方式，对其毕业论文（设计）内容进行了检查，未发现抄袭现象，特此声明。 指导教师签名：年月日

目录 1 绪论 (1) 2 振动信号预处理算法分析 (1) 2.1 算术平均值法 (2) 2.2 加权平均值法 (2) 2.3 中值法 (3) 2.4 滑动平均值法 (3) 2.5 五点三次平滑法 (4) 2.6 模糊控制算法 (6) 3 基于MATLAB的振动信号平滑处理 (6) 3.1 MATLAB简介 (6) 3.2 算例 (6) 3.3 计算代码 (7) 3.4 算法机理 (8) 4 结果分析 (9) 5 总结 (10) 致谢： (11) 参考文献： (11)

振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB 实现 作者姓名（宋体四号，居中） （机电工程学院指导教师：XXX）(楷体五号，居中) 摘要：进行振动信号测试时往往由于外界干扰的存在，使得测量信号不光滑，质量差，严重时后续分析难以展开，可见振动信号预处理是必要的步骤。本文对振动信号预处理算法进行详细分析，讨论若干种平滑处理算法，并以五点三次平滑法与滑动平均值法为例，具体讨论了平滑处理的流程。结果表明结果表明五点滑动平均法与五点三次平滑法两种算法都简单明了，可以以很小的计算量实现良好预处理效果，提高振动信号质量。两种算法都是有效的预处理方法，借助于MATLAB软件平台实现简便，因此有很强的实用价值。 关键词：振动信号；平滑处理；平均值；MATLAB Vibration signal preprocessing methods - smoothing processing by MATLAB Name of author College of Mechanical and Electrical Engineering, Advisor: XXX Abstract:When the vibration signal is tested, the measurement signal is not smooth and low quality because of outside interference. If the situation is serious, it is difficult to carry out subsequent analysis, so vibration signal preprocessing step is necessary.This paper will dicuss the vibration signal preprocessing algorithm by the smoothing algorithms and five cubic smoothing the sliding average method. The result show that the two algorithms of five-point moving average and three fiver-point smoothing are both simple ,achieve good pretreatment effect with small amout of computation, imrove the quality of vibration signal. Both algorithms are effective pretreatment methods by using MATLAB software platform, which has a strong practical value. Keywords: Vibration signal; smoothing; mean; MATLAB