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
A/D 转换包括采样、量化和编码三个组成部分。
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。
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。
编码是把采样数据转变为计算机能识别的数字格式。 一、采样定理
1. 采样定理 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，一般确定为最高分析频率为12.5X ，采样模式为同步整周期采集，若选择频谱分辨率为400线，需采集1024点数据，若每周期采集32点，采样长度为32周期。二，同样的数据量可以通过改变每周期采样点数提高基频分辨率，这对于识别次同步振动信号是必要的，但降低了最高分析频率，如何确定视具体情况而定。
2. 采样定理解析 采样定理实际上涉及了3个主要条件，当确定其中2个条件后，第3个条件自动形成。这3个条件是进行正确数据采集的基础，必须理解深刻。
条件1 采样频率控制最高分析频率
采样频率（采样速率）越高，获得的信号频率响应越高，换言之，当需要高频信号时，就需要提高采样频率，采样频率应符合采样定理基本要求。
这个条件看起来似乎很简单，但对于一个未知信号，其中所含最高频率信号的频率究竟
有多高，实际上我们是无法知道的。解决这个问题需要2个步骤，一是指定最高测量频率，二是采用低通滤波器把高于设定最高测量频率的成分全部去掉（这个低通滤波器就是抗混滤波器）。现实的抗混滤波器与理论上的滤波器存在差异，因此信号中仍会存在一定混叠成分，一般在计算频谱后将高频成分去掉，一般频谱线数取时域数据点的1/2.56，或取频域幅值数据点的1/1.28，即128线频谱取100线，256线频谱取200线，512线频谱取400线等等。
图、采样过程示意图
抗混滤波器的使用主要是针对频谱分析的，对于涉及相位计算的用途反而会引入相位误
差。几乎所有的滤波器的相位特性远比幅值特性差。
为说明该条件，我们举例进行说明。
① 要想在频谱中看到500Hz 的成分，其采样频率最少为1000Hz 。 ② 若采样频率为32点／转，频谱中最高线理论上可达到16X 。
条件2 总采样时间控制分辨率
频谱的分辨率（谱线间隔）受控于总采样时间，即
1f T
?=
其中△f 为频谱分辨率，T 为总采样时间。
① 如果采样总时间为0.5秒，则频谱分辨率为2Hz ；
② 若区分6cpm （0.1Hz ）的频谱成分，则总采样时间至少为10秒； ③ 对于总采样时间为8转的时间信号，频谱分辨率为1/8X 。
条件3 采样点数控制频谱线数
解释这个条件，需要对FFT 计算频谱的过程有一个了解。如果对于一个2048点的时间波形数据，我们可以获得2048点频域数据——1024线频谱（每条谱线有两个值，直接值和正交值，或者说幅值和相位两个值）。
对旋转机械来说，频谱仅仅画出了FFT 复数输出的幅值部分，对于相位部分一般不画，因此频谱中的线数最多为时域点数的一半，考虑到混叠的影响，频谱线数一般会低于时域数据点数。
小结
采样定理是实现正确采样的基准，上述3个条件中，可以根据需要设置其中2个条件，第3个条件就会自动固定。
① 如果采样总时间为0.5秒，想获得3200线频谱，则有 条件2 1
1
20.5sec
f Hz T
?===
条件3 3200线频谱实际需要4096点频谱数据（考虑到混叠问题），8192点时域数据 ∴ 8192/0.516384s f ==（Hz ）
16384/28192Max f Hz ==
320032002/6400f lines Hz line Hz =?=
② 若在频谱上能区分0.2Hz 间隔的频率成分，频谱确定为800线，则有 条件2 1
1
50.2
T f
===?（秒）
条件3 800线频谱实际需要1024点频域数据，2048点时域数据 ∴ 20485409.6s f =÷=（Hz ） 409.6/2204.8Max f ==（Hz ） 8008000.2/160f lines Hz line Hz =?=
③ 若在频谱上能区分0.1Hz 间隔的频率成分，且能在频谱上最大看到180Hz ，则有 条件1 22180360s Max f f ≥≥?≥（Hz ） 条件2 1
1
100.1
T f
===?（秒）
因此，按不低于360点／秒的采样速率采集10秒钟，可采集时域数据最少3600点。 为方便FFT 计算，数据点数应为2的整数次幂，与3600最接近的数值是4096，由此可获得2048点频域数据，即可获得1600线频谱。1600线、频率间隔为0.1Hz 的频谱最高分析频率为160Hz ，显然不能满足需要。
4096下一个2的整数次幂的数值是8192，由此可获得3200线的频谱，其最高分析频率达到了320Hz ，可以满足要求，可以通过提高采样速率来实现这一要求。
④ 在同步整周期采样时，若采集32点／转，共采集8转，则可获得256点时域数据和100线频谱，有
T =8转
△f ＝1/T ＝1/8转＝1/8X f Max ＝32点／转÷2＝16X
f 100＝100线×0.125转／线＝12.5X 用通用的方式表达为
设｛x n ｝（n ＝0，1,2,…N-1）为一采样序列若每周期等角度采集m 点，共采集L 周，则有
mL ＝N
设该旋转机械的转动频率为f ，则采样间隔为
1
t fm
?=
变换后的频率分辨率
1fm f f N t N L
?=
==? 或
f fL =?
显然，工频分量正好处于第L 条线上。相应地，kf ＝k △fL ，即第k 阶分量也处于整数
△f 上，这样就保证了特征频率成分在频谱上的准确定位。采用同步整周期采样可获得的最高分析频率为
2.56 2.56 2.56
m N Nf mf
f f L =
?==
【问题01】
在不重采样的前提下，能否提高频谱的分辨率？
【问题02】
对于旨在分析齿轮故障和滚动轴承故障的振动数据采集应注意什么事项？
理解了采样定理的实质，我们就会对某些仪器／系统中列出的技术指标有了正确的认识，频谱分辨率并不是衡量采样质量的唯一指标，即400线频谱与400线的频谱之间有可能存在差异；在分析齿轮故障时就不会出现没有啮合频率成分这样的尴尬；在分析开／停车过程时出现分辨率过低问题……
频谱的功率泄漏问题
数字信号分析需要选择取合理的采样长度，虽然在采样过程中充分考虑了采样定理和分析要求，但毕竟是一个用区间为（－T ～T ）的有限长度信号来近似t →∞信号的过程， |t|＞T 的x(t)值为零，因此所得到的频谱和实际频谱存在一定差异，这种现象称之为泄漏现象。
●影响数据采集过程的几个关键环节
●A/D转换位数（转换精度）
●采样方式（自由采集与整周期采集、同步自由采集与同步整周期采集）
●数据采集的效率
●数据采集中相位信号的作用
振动信号的预处理
1. 低通抗混滤波
抗混滤波器是一种低通滤波器，如广泛采用的8阶椭圆滤波器。在线系统采样单元中采用的抗混滤波器，应具备截至频率可跟踪性，即随着机器转速的变化，低通滤波器的截至频率也随之变化。
抗混滤波器的使用目的是避免频谱分析时高频分量折叠到低频段，但每一种低通滤波器的相频响应曲线并不像幅频曲线那样平坦。如某型号4阶低通滤波器，在其截至频率处相位偏移达－180°，在3kHz处偏移也有－45°，这个相位偏移足以影响幅值的正确计量。
图、某低通滤波器的响应特性曲线
一般来说，用于幅值计量、相位计算、轨迹显示等用途时，最好不使用抗混滤波器。
2. 数字矢量滤波
数字矢量滤波器是一种用特殊数字技术实现的跟踪带通滤波器，可实现1X、2X或设定分频矢量值的功能。数字矢量滤波器在低速和高速下的带宽设置不同，低速时带宽设置窄一些，在高速时带宽适当增大。通带越窄，需要的响应时间越长，因此债的通带只适用于低速段。如本特利公司的DVF3型数字矢量滤波器设置的带宽及响应时间为：
图、带通滤波器
3. 积分电路
当采用壳体振动测量传感器时，用户可能需要使用某种特定的振动单位作为监测参量，以方便与相关标准对应。当采用加速度传感器测量时，积分电路就是必要的预处理手段。
图 、振动信号积分流程图
需要说明的是，对于壳体振动信号，我们可以通过积分将加速度信号转换为速度信号，或进一步积分转换为位移，但仅对壳体振动信号有效，不能把壳体振动位移与转子相对振动位移相比较，因为它们之间不存在规律性的关系。另外需要注意的是，加速度积分成的速度与速度传感器直接测量的速度是存在区别的。
位移
速度
c
图、绝对位移≠相对位移
4. 泄漏
数字信号分析需要选取合理的采样长度，这个长度就是数据采样对原始信号的截断，若截断长度为（－T～T），则对于|t|＞T的x(t)值均为零，因此得到的频谱与实际频谱存在一定差异，表现为频谱上出现旁瓣，主瓣的幅值与输入的时间信号幅值产生了差异（降低）。
为了降低时间波形因截断引起的频域振荡现象，在信号分析时多采用加窗的方式进行修正，窗函数就是截断函数，不同的窗函数对旁瓣的抑制能力也有区别。一般来说，窗函数必须具备以下基本要求：窗谱的主瓣要窄且高，旁瓣要小，正负交替接近相等，以减小泄漏或负谱现象。
常用的窗函数及其性能指标如表所示。
窗函数是数据处理时要考虑的因素，但因与数据采集有关，在此先作提示。
5. 其它问题
与信号采集有关的问题还涉及到系统的输入阻抗与输入阻抗的问题。
对于框架式仪表提供的缓冲输出信号，其输出阻抗多在几百欧姆左右，如本特利公司的
7200系列仪表和3300系列仪表的缓冲输出阻抗为100欧姆，3500系列仪表的缓冲输出阻抗
为550欧姆。
数据采集系统的输入阻抗不易过低，理论上讲输入阻抗值越高越好。要保证信号损失率
在1%以下，输入输出阻抗比应控制在100:1以上。 信号损失率的定义为： (%)1100%in out in Z SL Z Z ??
=-
???+??
如某系统信号输出阻抗为9090欧姆，接入一个输入阻抗为100k 欧姆的系统，其信号损失率为： 100000(%)1100%1100%8.33%9090100000in out in Z SL Z Z ????
=-
?=-?=????++??
?? 这样的信号损失率显然是不符合工程要求的。
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。
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
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
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
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。
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
基于LabVIEW 的陀螺仪振动信号采集与分析 窦修朋，尤传富，欧阳国鑫 （长春工业大学电气与电子工程学院，吉林长春130012） 摘 要：针对陀螺马达振动信号的微弱性，通过数据采集卡检测到的信号要进行大量复杂的线形系统分析，要求数 据准确，根据虚拟仪器设计思想在PC 下利用图形化编辑语言LabVIEW 对陀螺马达的振动信号进行过采样数据采集、波形显示、时域分析、数字滤波、数据存储、频域分析，从而实现对振动信号的多通道信号采集和实时分析。系统逻辑图形清晰，可以有效的防止波形失真，误差小，起到了很好的故障诊断分析作用，在工程应用中实用性强。 关键词：LabVIEW 系统；虚拟仪器；过采样；时域分析；频域分析中图分类号：TP311.52；TP274+.2 文献标识码：A 文章编号：1674-5124（2009）02-0064-03 Acquisition and analysis of gyroscopic vibration signal based on LabVIEW DOU Xiu-peng ，YOU Chuan-fu ，OUYANG Guo-xin （School of Electric and Electricity Engineering ，Changchun University of Technology ，Changchun 130012，China ）Abstract:According to the weakness of the vibration signal of gyroscope motors ，a large number of complex linear system analyses needed to process the signal detected by data acquisition card ，and the data must be precise ，those of the gyroscope motor vibration signal such as data acquisition ，waveform display ，time domain analysis ，digital filtering ，data storage and frequency -domain and so on were analyzed according to the virtual instrument design with graphical progamming software LabVIEW on PC to realize the multi -channel signal acquisition and real -time analysis of the vibration signal.The logic diagrams of this system are clear ，the waveform distortion can be effectively prevented ，and the error can be reduced.Thus ，this system can play a very important role in the fault diagnosis and has very practical impacts on engineering. Key words:LabVIEW ；Virtual instrument ；Over-sampling ；Time-domain analysis ；Frequency domain analysis 收稿日期：2008-09-05；收到修改稿日期：2008-11-30作者简介：窦修朋（1982-），男，河北沧州市人，硕士研究生， 专业方向为信号分析及处理。 1引言 随着科学的不断发展，人们对惯性导航系统的 陀螺仪要求越来越高。 陀螺马达是陀螺仪的心脏，要使陀螺定向精度高，必须保证陀螺马达在工作过程中正常工作，尽量减少无规则振动和噪声。转子要保持高度的动态平衡，除此之外，马达轴承在高速旋转时也产生振动信号，转子高速旋转引起风阻和由此引起的噪声会诱导转子转动。而信号往往淹没在机械本体几信号处理电路包含的大量噪声中[1]，这些振动和噪声都会影响陀螺罗盘的定向性能。因此，在陀螺马达的设计和安装高度中，非常需要明确振源，是由转子不平衡引起，还是轴承振动或风阻噪声引起的。 振动测试及分析系统主要用来分析陀螺转子的振动情况。引起陀螺转子振动的因素可分为质心 偏移因素和非质心偏移因素，质心偏移因素可通过 动平衡消除，而非质心偏移因素多数是由轴承（特别是滚珠轴承）引起的，无法通过动平衡消除。振动大的陀螺在系统使用中会对系统性能产生较大影 响。因此， 在陀螺总装前对陀螺马达进行振动测试和分析十分必要。 计算机和仪器的密切结合而成的虚拟仪器是目前仪器发展的一个重要方向。虚拟仪器的最突出的特点可以发挥出计算机的能力，具有强大的数值处理功能，可以根据自己的需要创造出功能强大的 仪器。在这一领域内， 使用较为广泛的计算机和开发环境的是美国NI 公司的LabVIEW 。整个系统只有输入、输出端，其他仪器功能键都在可视软件板上完成，操作简单方便[2]，并且能进行远程控制[3]。 2系统硬件设计 如图1所示，陀螺仪振动的信号由传感器接收，经信号调理、数据采集卡后传递到虚拟仪器控制面版，其主要功能如下。 第35卷第2期2009年3月中国测试 CHINA MEASUREMENT &TEST Vol.35No.2Mar.2009
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。
南京工程学院 本科毕业设计（论文） 题目：基于LabVIEW的振动信号 采集处理系统设计 专业：车辆工程（车辆电子电气） 班级：车电气101学号：215100409 学生姓名：龚戌伟 指导教师：王书林副教授 起迄日期：2014.3～2014.6 设计地点：车辆工程实验中心
Graduation Design (Thesis) A LabVIEW-based Vibration Data Acquisition and Signal Processing System Design By GONG XUWEI Supervised By Assoc. Prof. WANG Shulin Department of Vehicle Engineering Nanjing Institute of Technology June2014
摘要 仪器的技术、计算机的技术、总线的技术和软件的技术是由虚拟仪器构成并将它们紧密的联系在一起，仪器的极大一部分的功能是依靠计算机数据处理能力，不再需要传统仪器繁琐的结构，形成的一种新的仪器模式。 如今的虚拟仪器技术还存在许多的弱点。首先，部分检测系统任处于相对比较落后的状态，将各种示波器连接至计算机。通过一些繁琐的步骤对示波器的波形进行各种调整，有时候还需要同时显示多个波形时，需要连接多个示波器。其工作不仅复杂，而且控件占用率也比较高。在企业中，这也大大提高了企业的运营成本，在研究项目的过程中也会出现各种麻烦的步骤。同时，现有的虚拟仪器技术也是仅仅停留在数据采集、数据分析的单独步骤上，没有将两者很好的结合在一起。在系统运行的过程中，两者是独立分开工作的，增加了数据分析结果的时间，对应的工作效率也有所降低。 本设计采用了NI PCI-6024E采集卡进行数据采集，运用相关的虚拟技术知识将数据采集到电脑中，再用Labview软件设计的振动信号采集系统对采集卡所传来的数据信号进行存储、调整、显示波形、数据分析等一系列工作。同时在Labview软件的显示界面上对电机转速进行调整，调整的信号通过采集卡反馈到变频器，再通过调整变频器电压值，实现对电机的调速，以此形成了一个完整的循环过程。 本设计是虚拟仪器在测控领域的一次成功尝试。该系统将电机转速控制、数据采集、采集数据实时显示、在线分析、存储及离线分析等功能进行有机的结合在一起，形成了一个完整的整体。本设计大大简化了振动信号采集的过程，将多个工作同时进行，缩短了分析的时间，波形显示也对应变得明朗清晰。 关键词：虚拟仪器；数据采集；采集卡；LabVIEW
https://www.doczj.com/doc/419647294.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.doczj.com/doc/419647294.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
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)
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，
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
振动测试及其信号处理 伏晓煜倪青吴靖宇王伟 摘要：随着试验条件和技术的不断完善，越来越多的领域需要进行振动测试，尤其是土木工程领域。本文首先介绍了振动测试的基本内容和测试系统的组成，其次对振动测试中的激励方式进行了简单的概括，最后总结了信号数据的处理一般方法，包括数据的预处理方法、时域处理方法和频域处理方法。 关键词：振动测试测试系统信号处理 Vibration Test and Signal processing Fu Xiaoyu Ni Qing Wu Jingyu Wang Wei Abstract: Vibration test has been applied in more and more fields, especially in civil engineering, as experiment methods and technology elevated. This paper introduced the contents of vibration test and consists of test system firstly, and generalized the exciting mode subsequently. General methods of vibration signal processing were summarized in the end, including preprocessing, time-domain processing and frequency-domain processing methods. Key words: vibration test; test system; signal processing 0 引言 研究结构的动态变形和内力是个十分复杂的问题，它不仅与动力荷载的性质、数量、大小、作用方式、变化规律以及结构本身的动力特性有关，还与结构的组成形式、材料性质以及细部构造等密切相关。在实际结构工程中遇到的问题更加复杂。虽然通过有限元动力分析计算方法可以解决许多结构振动方面的问题，但所依据的模型和边界条件仍然不可能完全符合实际情况。尤其是对于复杂结构，或者牵涉到非线性机理时，除了理论分析之外，通过振动试验或直接进行振动测试始终是一个重要的、不可或缺的手段。振动测试广泛地应用于动力强度试验、结构动力特性测试、抗震性能测试、机械设备的状态监测和故障诊断和隔振或减振性能测试。 1 振动测试的基本内容[1] 振动测试是指测量并记录振动物体的某些指定位置上的振动响应随时间变化的过程。振动响应包括位移、速度、加速度、应变及力等。以图形表示的振动响应过程一般称为振动时程曲线。振动测试的基本内容一般分为连个部分，即振动强度测试和动力特性测试。 1.1 振动强度测试 振动强度测试通常在两种振动环境下进行，一是实际振动环境，二是模拟振动环境。实际环境下的振动强度测试大多为工程检测或环境检测。主要是测试实际振动环境对周围结构