振动数据处理分析和特征图谱

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。

浅析CMS振动监测技术应用研究与实践摘要：风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修+事后维修的方式，这种维修方式无法全面的、及时的了解设备的运行状况，设备上未安装实时在线监测装置，对于风机的异常很难及时发现，等到发现时设备部件已完全损坏或引起更大的损失，这样就严重影响生产。

因此要对设备进行实时在线监控，及早发现设备损坏隐患，提高风机的可靠性，节约维护成本。

关键词：风力发电机；传动链；在线振动监测1 CMS振动在线监测装置的原理简述风机CMS振动监测系统是通过设置在风机上的数据采集装置，将采集的数据进行时域特征参数统计和频域分析处理，利用分析结果，与相关标准和机组当前工作信息一起，对机组发电机健康状况进行识别。

2 CMS振动在线监测装置的组成2.1传感器层通过在轴承座等振动明显的位置无损安装加速度/速度传感器，实时采集机组运行数据，利用信号线缆实现数据传输。

2.2数据处理层在线监测站进行数据处理，利用网线或光纤将数据接入企业内网，借助内网实现数据自设备至服务器的通讯。

服务器内的数据备份模块和智能分析诊断平台完成异常数据的准确筛选。

2.3远程监控诊断借助Internet网络远程传输数据，将不同地区风场数据传送到远程诊断中心。

远程诊断中心的诊断专家可实时对现场回传数据进行监控分析，实现远程实时监控。

3 CMS振动在线监测装置的应用3.1改变传统风机运维方式风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修+事后维修的方式,即定检+故障后维修的方式。

这种维修方式无法全面的、及时的了解设备的运行状况;而事后维修则由于事先的准备不够充分,造成维修工作的耗时太长、损失严重。

风力发电机在线监测与诊断系统是集合了信号采集、在线监测以及信号分析于一体的多功能在线监测诊断分析系统,对风力发电机的振动、温度和电气参数等进行在线的监测,将监测结果与事先设定的值进行比较,在线监测和诊断系统能够及时地发现运行异常并报警,可对采集到的数据进行各种分析处理,从而可以准确地确定设备故障。

拉曼光谱病理学全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：拉曼光谱是一种非常强大的光谱技术，可以帮助病理学家进行肿瘤诊断和治疗。

在过去的几年里，拉曼光谱已经被广泛应用于病理学领域，这为医生提供了更快、更准确的诊断和治疗方案。

本文将探讨拉曼光谱在病理学中的应用，并介绍其原理、优势和局限性。

拉曼光谱是一种分析样品的分子振动和转动的光谱技术。

当样品被激发光线照射时，分子会发生拉曼散射，生成独特的光谱图谱。

这些光谱图谱反映了样品中不同分子的振动和转动信息，可以用来确定样品的化学成分和结构。

在病理学中，拉曼光谱可以用来分析组织样本中的分子信息，帮助医生进行诊断和治疗。

拉曼光谱在病理学中的应用主要集中在肿瘤诊断和治疗方面。

与传统的组织病理学技术相比，拉曼光谱具有几个明显的优势。

拉曼光谱无需任何显微镜或染色剂，可以直接在组织样本上进行快速分析。

这大大节省了诊断时间，并减少了潜在的操作误差。

拉曼光谱可以提供更详细、更准确的分子信息，帮助医生准确确定组织的类型和状态。

最重要的是，拉曼光谱还可以帮助医生监测治疗效果，评估患者的预后和风险。

拉曼光谱在病理学中也存在一些局限性。

由于样品的光谱信号非常微弱，需要复杂的仪器和数据处理技术来提取有效信息。

这意味着专门的培训和设备是必不可少的。

由于不同组织类型的光谱差异较小，拉曼光谱可能无法区分一些相似的病理学病变。

这限制了其在病理学实践中的适用范围。

由于光线穿透深度有限，拉曼光谱可能无法对整个组织样本进行全面分析。

在未来，随着技术的不断进步和应用经验的积累，拉曼光谱在病理学中的应用前景仍然非常广阔。

未来的研究可以集中在改进光谱仪器的灵敏度和分辨率，提高数据处理方法的准确性和速度，探索多模态成像技术的结合应用等方面。

通过不断地创新和实践，拉曼光谱必将成为未来病理学中不可或缺的重要工具，为患者的诊断和治疗带来更多的希望和可能。

第二篇示例：拉曼光谱技术基于拉曼效应，即激发物质分子振动带来的光子的频率的改变。

振动数据的特征分析由于振动是动态参数，为表示振动特性，通常采用各种图形方式来进行描述。

振动特征分析就是将振动信号时域分析和频域分析的结果用一定的图形或曲线表示出来。

主要有以下几种图形及其特点：1、波形图（waveform plot）：包含的信息量大，具有直观、易于理解等特点，但不太容易看出所包含信息与故障的联系2、频谱图(Frequency Spectrogram)：频谱分析是机械故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一，在振动分析和故障诊断中起着提取特征和压缩数据的作用3、轴心轨迹图(Orbit Plot)：轴心轨迹的形状及其方向对于旋转机械故障的诊断也是很重要的4、轴心位置图（Shaft Center Position）：轴的中心位置变化趋势，从而可以了解轴承的磨损程度5、波特图(Bode Plot)：波德图是最常使用的振动分析工具之一，其用来确定机器的临界转速及其过临界转速时的振幅和相位，从2X分量的波德图可以看出转子的副临界转速。

波德图常用作设备的验收试验。

6、极坐标图(Polar Plot,Nyquist Plot)：在极坐标图中很容易得到原始晃矢量，即与低转速所对应的矢量。

7、级联图(Cascade Plot)：可以更清楚地看出各种频率成分随转速的变化情况，这对于故障分析是十分有用的。

这类最典型的故障是油膜涡动和油膜振荡8、瀑布图(Waterfall Plot)：可以清楚地看出各种频率的振幅随时间是如何变化的，对分析定转速下出现的动静碰摩、热弯曲、电磁激振、汽流激振等故障是很有用的9、相关趋势图(Rative Vibration Trend Plot)：这种曲线非常直观，对运行人员监视机组状况很有用下面将对分析振动原因极其有用的有关图形作一详述：1、波形图(Waveform Plot)波形图是转子响应随时间的变化曲线，其横坐标为时间，通常表示为周期数，纵坐标为振动实时值，通常它近似为正波，是最原始的信号，所以包含的信息量大，具有直观、易于理解等特点，但不太容易看出所包含信息与故障的联系。

关于中药鉴定中使用中药特征图谱技术的研究摘要]目的：探讨中药特征图谱技术在中药鉴定中的应用价值。

方法：回顾性分析、总结有关中药特征图谱技术在中药鉴定中的应用研究的相关文献。

结果：中药特征图谱技术与传统方法相比优越性显而易见，特别是在鉴定准确性上远超传统方法，且不受药品形态影响，鉴定的稳定性、可靠性和精准度有保证。

结论：中药特征图谱技术在中药鉴定中的应用价值高，可提高鉴定准确性，值得推广应用。

关键词：中药特征图谱技术；中药；鉴定；价值近几年来，在中药鉴别中，中药特征图谱技术逐步得到了推广，为中药鉴定提供了有价值的参考依据。

其中，中药特征图谱技术是把药材经过一定的处理后，利用分析仪和检测仪来分析中药中的各种成分，是一种量化的方法，可有效鉴别中药的成分与真伪。

本研究对光谱技术、化学特征图谱等中药遗传性特征进行了比较，具体报道如下。

1 生物特征图谱技术分析目前，生物特征图谱有两种，一种是蛋白质电泳特征图谱，一种是DNA特征图谱。

其中，在医学界中药鉴定中，DNA特征图谱应用广泛。

这种图谱是按照生物天生的、独有的DNA序列，利用先进的圣徒科学技术，来线性表示DNA序列。

DNA序列图谱的优越性是信息量较大，且丝毫不受外界因素的干扰，比如不受生物器官组织和发育的影响。

同时，利用DNA特征图谱可有效区分物种种类，并且分析生物是不是发生了变异。

在中药鉴定中，DNA特征图谱技术的应用价值较高，具有良好的应用前景。

1.1 随机扩增性多台DNA技术这种技术是通过随机合成的方式，将某一引物于低温环境下的DNA序列模板实现扩增操作，从而获取中药材的DNA特征图谱，并且还对中药材基因图谱进行动态的分析。

一些学者研究发现，利用随机扩增性DNA技术，分析植物基因可获取较为清晰的特征图谱，而中药材是否为混淆品、伪造品等的判定则是参考琼脂上显示的DNA带型。

因此可知，在中药材真伪性鉴定上，随机扩增性多台DNA技术的应用价值较高，目前也是应用最为广泛的DNA特征图谱技术。

基于matlab的滚动轴承特征参数提取与本质特征建模1. 引言1.1 概述：本文旨在基于Matlab 编程语言提出一种滚动轴承特征参数提取与本质特征建模的方法。

滚动轴承作为机械设备中常见的关键零部件之一，其故障可能导致设备的停机和生产下降。

因此，通过对滚动轴承进行故障诊断和预测能够有效地避免由于故障引起的不良后果。

1.2 文章结构：本文共分为五个主要部分：引言、滚动轴承特征参数提取方法、Matlab 在滚动轴承特征参数提取中的应用、滚动轴承本质特征建模方法与实验验证以及结论与展望。

其中，引言部分将介绍文章的研究背景和意义，并对文章其他部分进行简单概括。

1.3 目的：本文的目的是通过使用Matlab 编程语言，提出一种有效且可靠的滚动轴承特征参数提取与本质特征建模方法。

该方法可以从信号处理角度对滚动轴承进行故障诊断，并通过实验验证来验证模型的准确性和可行性。

此外，本文还将探讨滚动轴承本质特征建模方法在实际工程应用中的潜在价值和未来发展方向。

以上为"1. 引言" 部分的内容。

2. 滚动轴承特征参数提取方法2.1 滚动轴承工作原理滚动轴承是一种常见的机械元件，广泛应用于各种机械设备中。

它由内、外圈、滚动体和保持架组成。

当滚动体在内外圈之间滚动时，可以实现传递旋转运动和承受载荷的功能。

2.2 特征参数提取的重要性滚动轴承在使用过程中会受到各种工作条件和载荷的影响，因此可能会发生故障。

及早检测和诊断这些故障对于确保机械设备正常运行至关重要。

特征参数提取是故障识别和诊断的基础，通过对滚动轴承振动信号进行分析与处理，可以从中提取出代表其状态的特征参数。

2.3 常用的特征参数提取方法在滚动轴承故障诊断领域，常用的特征参数提取方法包括以下几种：(a) 时域特征：时域特征主要包括振幅、峭度、偏度、峰值因子以及能量等指标。

通过对振动信号的直接分析，可以获得反映滚动轴承状态的时域特征。

(b) 频域特征：频域特征利用傅里叶变换将时域信号转化为频域信号，并从频谱密度中提取出各个频带的特征参数，如峰值频率、能量谱密度等。

振动分析常见图谱一、跟踪轴心轨迹轴心轨迹是轴心相对于轴承座的运动轨迹，它反映了转子瞬时的涡动状况。

对轴心轨迹的观察有利于了解和掌握转子的运动状况。

跟踪轴心轨迹是在一组瞬态信号中，相隔一定的时间间隔（实际上是相隔一定的转速）对转子的轴心轨迹进行观察的一种方法。

这种方法是近年来随着在线监测技术的普及而逐步被认可的，它具有简单、直观，判断故障简便等优点。

图4-20是某压缩机高压缸轴承处轴心轨迹随转速升高的变化情况，在能过临界转速及升速结束之后，轨迹在轮廓上接近椭圆，说明这时基频为主要振动成分，如果振幅值不高，应该说机组是稳定的。

如果达到正运行工况时机组振幅值仍比较高，应重点怀疑不平衡，转子弯曲一类的故障。

二、波德（Bode）图波德图是描述某一频带下振幅和相位随过程的变化而变化的两组曲线。

频带可以是1×、2×或其他谐波；这些谐波的幅、相位既可以用FFT法计算，也可以用滤波法得到。

当过程的变化参数为转速时，例如启、停机期间，波德图实际上又是机组随激振频率（转速）不同而幅值和相位变化的幅频响应和相频响应曲线。

当过程参数为速度时，比较关心的是转子接近和通过临界转速时的幅值响应和相位响应情况，从中可以辨识系统的临界转速以及系统的阻尼状况。

图4-21 某压缩机高压缸波德图图4-21是某转子在升速过程中的波德图。

从图中可以看出，系统在通过临界转速时幅值响应有明显的共振峰，而相位在临界前后转了近180。

除了随转速变化的响应外，波德图实际上还可以做机组随其他参数变化时的响应曲线，比如时间，不过这时的横坐标应是时间，这对诊断转子缺损故障非常有效。

也可以针对工况，当工况条件改变时做波德图，这时的幅频响应和相频响应如果不是两条直线，说明工况变化对振动的大小和相位有影响，利用这一特点可以甄别或确认其他症兆相近的故障。

三、极坐标图极坐标图实质上就是振动向量图，和波德图一样，振动向量可以是1×、2×或其他谐波的振动分量。

机械故障诊断的信号处理方法：频域分析王金福;李富才【摘要】Frequency-domain analysis is the most conventional method for signal processing in fault diagnosis of machinery. In the literature, a number of frequency-domain-based methods have been applied to detect faults in machinery and each method has its own features. Therefore, selecting appropriate method plays a pivotal role in inspecting defects according to vibration signals. Characteristics of fault-caused vibration signals and frequency-domain-based methods were summarized in this paper using representative examples, so as to establish a rule of selecting appropriate signal methods for extracting vibration features of different mechanical equipments. The results can be used to improve the precision and reliability of several kinds of fault diagnoses for key components in different machinery.% 频域分析方法是机械故障诊断中信号处理最重要和最常用的分析方法，其种类繁多且各具特点。

多媒体大数据分析中的信息提取与知识图谱构建随着社交媒体和数字内容的快速增长，多媒体大数据分析变得越来越重要。

在这个信息爆炸的时代，了解如何在海量的多媒体数据中提取有价值的信息并构建知识图谱变得至关重要。

本文将探讨多媒体大数据分析中的信息提取和知识图谱构建的关键技术和方法。

信息提取是指从多媒体数据中自动提取出有用的信息的过程。

多媒体数据包括文本、图像、音频和视频等形式。

在多媒体大数据分析中，信息提取可以用于识别图像中的对象、分析音频中的情感、提取文本中的实体和关系等。

为了实现信息提取，我们需要使用自然语言处理（NLP）、图像处理和信号处理等技术。

在自然语言处理方面，关键技术包括词性标注、命名实体识别和句法分析等。

词性标注可以帮助我们确定每个单词在句子中的词性，例如名词、动词、形容词等。

命名实体识别可以识别出句子中的人名、地名、组织名等特定实体。

句法分析可以帮助我们理解句子的结构，包括主语、谓语、宾语等成分。

这些技术可以用于提取文本中的实体和关系。

在图像处理方面，关键技术包括目标检测、图像分类和图像分割等。

目标检测可以帮助我们识别图像中的对象，例如人、车辆、建筑物等。

图像分类可以将图像分为不同的类别，例如猫、狗、风景等。

图像分割可以将图像分割成多个区域，每个区域表示一个对象。

这些技术可以用于识别图像中的对象和场景。

在信号处理方面，关键技术包括音频特征提取、情感分析和音频分类等。

音频特征提取可以将音频转换为数值特征，例如音频的频谱、功率谱等。

情感分析可以分析音频中的情感，例如快乐、悲伤、愤怒等。

音频分类可以将音频分为不同的类别，例如音乐、语音、环境声音等。

这些技术可以用于分析音频中的情感和内容。

除了信息提取，构建知识图谱也是多媒体大数据分析中的重要任务之一。

知识图谱是一种用于表示和组织知识的图结构。

它由实体和关系组成，实体表示现实世界中的对象，关系表示实体之间的关联。

构建知识图谱可以帮助我们理解多媒体数据中的语义和关联。