第六章-振动信号的处理和分析

习题六6-1频率为Hz 41025.1⨯=ν的平面简谐纵波沿细长的金属棒传播，棒的弹性模量211/1090.1m N E ⨯=，棒的密度33/106.7m Kg ⨯=ρ.求该纵波的波长. 分析 纵波在固体中传播，波速由弹性模量与密度决定。

解：波速ρ/E u =,波长νλ/u = 2/0.4E m λρν==6-2一横波在沿绳子传播时的波方程为：))(5.2cos(04.0SI x t y ππ-=(1)求波的振幅、波速、频率及波长；(2)求绳上的质点振动时的最大速度；(3)分别画出t=1s 和t=2s 的波形，并指出波峰和波谷.画出x=1.0m 处的质点的振动曲线并讨论其与波形图的不同.解：（1）用比较法，由)2cos()5.2cos(04.0x t A x t y λπϕωππ-+=-=得0.04A m = ； /2 2.5/2 1.25Hz νωπππ===；2, 2.0m ππλλ== 2.5/u m s λν==（2）0.314/m A m s νω==（3）t=1(s)时波形方程为：)5.2cos(04.01x y ππ-= t=2(s)时波形方程为：)5cos(04.02x y ππ-=x=1(m)处的振动方程为：)5.2cos(04.0ππ-=t y6-3 一简谐波沿x 轴正方向传播，t=T/4时的波形图如题图6－3所示虚线，若各点的振动以余弦函数表示，且各点的振动初相取值区间为（-π，π].求各点的初相.分析 由t=T/4时的波形图(图中虚线)和波的传播方向,作出t=0时的波形图。

依旋转矢量法可求t=0时的各点的相位。

解:由t=T/4时的波形图(图中虚线)和波的传播方向,作出t=0时的波形图(图中实线),依旋转矢量法可知 质点1的初相为π; 质点2的初相为π/2; 质点3的初相为0; 质点4的初相为-π/2.6-4 有一平面谐波在空间传播,如题图6－4所示.已知A 点的振动规律为)t cos(A y ϕ+ω=，就图中给出的四种坐标,分别写出它们波的表达式.并说明这四个表达式中在描写距A 点为b 处的质点的振动规律是否一样? 分析 无论何种情况，只需求出任意点x 与已知点的相位差，同时结合相对坐标的传播方向（只考虑相对于题图题图6-3t=坐标方向的正负关系）即可求解波的表达。

模态振动相关实验数据处理模态振动是结构动力学中一个重要的研究领域，它可以帮助我们了解结构体系的振动特性和动力响应。

在进行模态振动相关实验时，数据处理是非常关键的一步。

本文将探讨模态振动实验数据处理的一些方法和技巧，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。

首先，我们需要收集实验数据。

模态振动实验通常包括使用激励方式（如冲击法、频响法等）对结构进行外力激励，然后通过传感器采集结构的振动响应信号。

采集的响应信号可以是加速度信号、速度信号或位移信号，具体的选择取决于实验的需要和测量设备的要求。

在进行数据采集之前，需要对测量设备进行校准，以确保测量结果的准确性。

此外，还需进行预处理，即去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。

常见的预处理方法包括滤波、采样频率调整等，可以根据实际情况选择合适的方法进行处理。

接下来，我们需要对采集到的数据进行分析和处理。

模态振动的主要目标是确定结构的固有频率、阻尼比和模态形态。

为了实现这一目标，我们可以采用一些经典的方法，如频域分析法、时域分析法和模型识别法等。

频域分析法是一种常用的方法，它可以将信号从时域（时间域）转换到频域。

在频域中，我们可以通过对信号进行快速傅里叶变换（FFT）得到信号的频谱信息。

频谱图显示了信号在不同频率下的能量分布情况，通过分析谱线的位置和幅值，我们可以得到结构的固有频率。

时域分析法则是基于信号的时域特性进行分析。

时域分析常用的方法包括自相关函数分析、互相关函数分析和峰值检测等。

通过对信号进行时域分析，我们可以得到信号的波形和振幅特征，从而进一步研究结构的模态特性。

模型识别法是一种基于系统辨识理论的方法，在模态分析中也得到了广泛应用。

模型识别方法的核心思想是将实测信号与数学模型进行比较，并通过参数估计技术来确定模型的参数。

常用的模型识别方法包括有限元模型识别、模态参数估计等。

这些方法能够较准确地确定结构的固有频率、阻尼比和模态形态。

在数据处理过程中，我们还需要注意一些常见问题，如频率分辨率、模型阶数的选择等。

机械系统的振动信号处理与分析振动是机械系统中常见的现象之一，它反映了系统内部的运动和变化。

因此，对机械系统的振动信号进行处理和分析，可以帮助我们了解系统的运行状态、故障原因以及优化设计。

一、振动信号的获取与处理要进行振动信号的处理与分析，首先需要获取振动信号。

常见的获取方式有加速度传感器、振弦传感器、振动接头等。

这些传感器可以将机械系统的振动转化为电信号，并输出到数据采集设备中。

在进行振动信号处理之前，我们需要进行预处理。

预处理包括滤波、抽取等操作，旨在去除噪声、减小数据量，提高信号的质量。

常见的滤波方法有低通滤波、带通滤波等，可以根据实际需要选择合适的滤波器和参数。

二、振动信号的特征提取与分析在获得干净的振动信号后，我们需要对其进行特征提取与分析。

振动信号的特征包括幅值、频率、相位等，通过分析这些特征可以了解振动信号的性质与变化规律。

幅值是振动信号的大小，可以反映系统的振动强度。

通过计算振动信号的均方根值、峰值等指标，可以获得信号的幅值特征。

频率是振动信号的变化速度，可以反映系统的运行状态。

通过傅里叶变换、小波变换等方法，可以将振动信号从时域转换到频域，进而得到信号的频率特征。

相位表示振动信号的相对位置关系，可以通过相关分析等方法得到。

三、振动信号的故障诊断与预测振动信号处理与分析可以用于机械系统的故障诊断与预测。

通过对振动信号的特征进行分析，我们可以识别出常见的故障模式，如轴承故障、齿轮故障等。

不同的故障模式在振动信号上表现出不同的特征，通过比较故障信号与正常信号的差异，可以判断系统是否存在故障。

此外，振动信号处理与分析还可以用于故障预测。

通过对机械系统的振动信号进行长期监测，可以建立故障预测模型，并预测系统的寿命和故障发生的时间。

这对于制定维护计划和提前采取措施具有重要意义，可以减少故障带来的停机时间和维修成本。

四、振动信号处理与分析的应用领域振动信号处理与分析广泛应用于工业领域。

在制造业中，通过对机械设备的振动信号进行监测与分析，可以实现设备状态的实时监控与故障预测，提高设备的稳定性和可靠性。

电厂汽轮机组振动问题研究与处理措施摘要：主要研究电厂汽轮机组振动问题的原因、特点、影响以及处理方法。

通过对汽轮机组振动的分析和研究，提出了对于振动问题的有效解决方案，可以保障电厂运行的安全性和稳定性，同时提高电厂的经济效益。

电厂汽轮机组振动问题是电力工业中的一个重要问题，其严重程度直接影响到电厂的生产效率和安全性。

本文介绍了汽轮机组振动问题的基本概念和分类，分析了振动问题的原因，介绍了振动问题的检测和诊断方法，并提出了针对振动问题的处理方法和预防措施，为电力工业中汽轮机组振动问题的解决提供了一些参考。

关键词：电厂汽轮机组、振动问题、检测与诊断、处理方法、预防措施目录第一章引言第二章汽轮机组振动问题的基本概念和分类第三章汽轮机组振动问题的原因分析第四章汽轮机组振动问题的检测和诊断方法第五章振动问题的原因第六章振动问题的特点第七章振动问题的影响第八章振动问题的处理方法第九章汽轮机组振动问题的处理方法和预防措施结论第一章引言电厂汽轮机组是电力工业中的核心设备之一，其安全运行直接关系到电力生产的质量和效率。

然而，由于复杂的结构和运行环境，汽轮机组容易出现振动问题，导致设备的损坏和生产效率的降低。

因此，汽轮机组振动问题的研究和处理对于保障电力生产的正常运行具有重要意义。

第二章汽轮机组振动问题的基本概念和分类汽轮机组振动是指汽轮机组在运行过程中发生的机械振动，它是由于汽轮机组受到外部或内部的扰动而产生的。

振动问题可分为以下几类：一、自由振动：指汽轮机组在没有外部干扰的情况下，由于结构的固有特性而引起的振动。

二、受迫振动：指汽轮机组受到外部干扰而引起的振动，如机械冲击、电磁振动等。

三、共振振动：指汽轮机组与外部振动源处于共振状态而引起的振动，如地震、风振等。

第三章汽轮机组振动问题的原因分析汽轮机组振动问题的原因有很多，包括以下几个方面：一、机械失衡：机械失衡是导致汽轮机组振动的主要原因之一，它可能是由于部件安装不当、制造质量不良等原因引起的。

机械振动信号滤波方法的改进与优化第一章：引言机械振动信号滤波是一项关键技术，广泛应用于机械故障诊断、状态监测和预测维护等领域。

随着科学技术的不断发展，研究者们提出了多种滤波方法，旨在改进振动信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。

本文将介绍几种常用的机械振动信号滤波方法，并探讨其优缺点，提出改进和优化的方案。

第二章：时域滤波方法时域滤波方法是最直观和简单的滤波方法之一。

其中最常见的方法是移动平均滤波和中值滤波。

移动平均滤波通过计算信号的平均值，可有效减少高频噪声的影响。

然而，移动平均滤波会导致滤波信号的延迟，对快速变化的振动信号处理效果不佳。

中值滤波则是基于信号的统计特性，通过取信号窗口中的中值来抑制噪声。

但当噪声峰值超过信号窗口的宽度时，中值滤波的效果也会受到限制。

第三章：频域滤波方法频域滤波方法在频率域中对信号进行处理，常用的方法有傅里叶变换、小波变换和自适应滤波等。

傅里叶变换将信号从时域转换到频域，在频域中进行滤波操作，再通过逆傅里叶变换将信号转换回时域。

傅里叶变换能够较好地抑制窄带噪声，但会忽略掉信号的瞬态特性。

小波变换则是将信号分解成不同频率的子信号，进一步提取振动信号的时频特性。

自适应滤波方法根据信号的特性进行自适应调整，能够更好地适应不同的振动信号。

第四章：小波包变换的改进与优化小波包变换是一种将信号分解成不同尺度和频率分量的方法，具有较好的时频分辨能力。

然而，传统的小波包变换存在频率精度不高、计算量大的问题。

针对这些问题，研究者们提出了波包拟合、改进小波包和小波共振等方法，以提高小波包变换的性能。

波包拟合方法通过建立信号模型，并进行参数拟合来提高频率精度。

改进小波包方法通过优化小波包基函数和子信号重构算法，提高了小波包变换的计算速度。

小波共振是一种新的变换方法，结合了小波变换和共振技术，具有较好的时频分辨能力和计算效率。

第五章：自适应滤波方法的改进与优化自适应滤波方法可以根据信号的自相关性进行自适应调整，适用于复杂的振动信号。

6.信号发生电路【重点】自激振荡的条件、正弦波振荡电路组成及判断电路能否振荡方法。

【难点】判断电路能否振荡方法。

6.1正弦波振荡电路基本概念6.1.1 自激振荡的条件1.自激振荡现象振荡电路首先应是放大电路。

2.1=F A1=F AφA +φF =±26.1.2 自激振荡的建立及稳定过程在起振时电路必须满足F A＞1的条件。

电路起振后，振荡幅度也不会由于正反馈而无止境地增长下去，这是因为基本放大器中的三极管等器件本身的非线性或反馈支路本身与输入关系的非线性，放大倍数或反馈系数在振幅增大到一定程度时就会降低。

6.1.3 正弦波振荡电路组成及分析方法1.振荡电路组成 （1）放大电路。

（2）正反馈网络。

（3）选频网络。

（4）稳幅环节。

2.振荡电路分析方法（1）分析电路是否包含振荡电路四个组成部分。

（2）判断放大电路能否正常工作（是否有合适的静态工作点，动态信号能否输入、输出）。

（3）判断电路能否振荡（相位平衡条件，用瞬时极性法判断）。

（4）分析起振幅值条件（满足AF ＞1的幅值条件）。

（5）稳幅与稳频电路，稳幅是指起振、增幅、等幅的振荡建立过程。

（6）估算振荡频率。

自激振荡的产生o【重点】变压器反馈式、电感三点式、电容三点式正弦波振荡电路工作原理及特点，估算振荡频率。

【难点】石英晶体振荡电路工作原理。

6.2 LC 正弦波振荡电路6.2.1 LC 并联谐振电路的选频特性电路复阻抗Z 为L R CL R C Z ωωωωj j 1)j (j 1+++=通常L ω＞＞ R ，故上式可简化为)1j(CL R CL Z ωω-+=1.谐振频率及复阻抗LCf π=210 RC L Z =02.品质因数CL R CR RLQ 1100===ωω3.选频特性6.2.2变压器反馈式振荡电路1.电路组成2.振荡条件及振荡频率L＋V CCLC 并联谐振电路LLC Zωa.幅频特性LCf π=213.电路特点变压器反馈式振荡电路的特点是结构简单，容易起振，改变电容大小可方便地调节振荡频率，调频范围较宽，工作频率通常在几兆赫兹，但电路输出波形不理想，输出波形中含有较多高次谐波成分。

振动信号处理总结汇报材料振动信号处理是一种重要的信号处理技术，广泛应用于工程控制、故障诊断、结构健康监测等领域。

本次报告将对振动信号处理的相关知识进行总结和汇报。

首先，我们需要了解振动信号的特点和基本处理方法。

振动信号是一种随时间变化的力或位移信号，常见的振动信号包括声音、震动等。

振动信号具有频率、幅值和相位等特征，通过对振动信号的频谱分析，可以得到其频率成分和能量分布情况。

常见的振动信号处理方法包括滤波、降噪、谱分析等，这些方法可以提取出有用的信息，帮助我们理解振动信号。

接下来，我们需要介绍振动信号处理的具体应用领域。

首先是工程控制领域，振动信号处理可以用于控制系统的故障检测和故障诊断。

通过对工程设备的振动信号进行分析，可以检测到故障或异常，从而及时采取措施修复或更换设备，保证工程的正常运行。

其次是故障诊断领域，振动信号处理可以用于诊断机械设备、电力设备等的故障。

通过对故障设备的振动信号进行分析，可以判断出故障的类型和位置，为后续的维修和故障排除提供依据。

最后是结构健康监测领域，振动信号处理可以用于对建筑物、桥梁、飞机等结构的健康状况进行监测。

通过对结构振动信号的分析，可以判断结构是否存在损伤或疲劳，为保证结构的安全性提供预警。

除了基本处理方法和应用领域，我们还需要介绍一些振动信号处理的发展方向和挑战。

随着科学技术的不断发展，振动信号处理技术也在不断升级和改进。

例如，传统的振动信号处理方法主要依赖于频域分析，而现在的研究重点在于时频域分析和多尺度分析。

同时，振动信号处理技术面临着大数据处理、信号含噪声等挑战，需要更加高效和精确的算法和方法来处理复杂的振动信号。

综上所述，振动信号处理是一种重要的信号处理技术，有着广泛的应用领域和发展前景。

通过对振动信号的处理和分析，可以得到有用的信息，帮助我们理解和改进工程设备、诊断故障、监测结构健康等。

未来，振动信号处理技术还将在算法和方法上不断创新，应对各种挑战，为相关领域的发展提供更好的支持和保障。

振动信号分析与处理方法的研究一、引言振动信号是机械设备故障的重要信号之一，随着工业化进程的不断加速，机械设备的运行效率及其安全性成为了保障生产的关键，因此，对振动信号的研究和处理显得尤为重要。

然而，由于振动信号具有非常复杂的时域和频域特性，因此如何精确地分析振动信号并判断其中的故障信息，一直是振动信号领域的重要研究方向。

二、振动信号的分析方法1. 时域分析方法时域分析方法是一种通过观察信号在时间轴上的波形变化来分析信号特征的方法。

其中，最常用的方法是均方根（RMS）方法、峰值检测与形状容限方法。

由于这些方法具有直观性和简单性，因此在实际工程中应用广泛。

但是，时域分析方法对于复杂故障和高噪声信号的处理效果较差。

2. 频域分析方法频域分析方法是一种将信号从时间域转换到频域来分析其特征的方法。

它通过将信号变换到频率域，观察信号的频率分布情况来分析其中的特征。

其中，最常用的方法是傅里叶变换、小波分析，以及脉冲耦合神经网络（PCNN）。

3. 时频域分析方法时频域分析方法是将时域和频域方法结合起来，通过时间和频率的双重信息来分析信号的特点。

其中，小波分析是时频域分析方法中的常用手段。

它可以对信号的高频和低频特性进行同步分析，并能够抵御干扰噪声的影响，在振动信号领域应用广泛。

三、振动信号的处理方法1. 故障信号的识别方法故障信号的识别方法是将不同类型的振动信号特征与不同故障类型的故障特征相结合，通过差异化来识别出故障信号。

其中，最常用的方法是模式识别方法。

该方法通过对故障信号进行分类，建立多个故障模型，然后将实际信号与各个故障模型进行比较，从而判断出故障的类型和程度。

2. 信噪比提高方法当振动信号中存在大量噪声时，需要通过一定的方法提高信噪比，以便更好地分析信号中的故障信息。

其中，滤波方法是提高信噪比的常用手段。

此外，还有自适应滤波、小波阈值去噪等方法也常用于振动信号的处理中。

3. 特征提取方法特征提取方法是从原始信号中提取有利于故障诊断的特征变量。

（机械制造⾏业）机械⼯程测试技术基础课后试题及答案《机械⼯程测试技术基础》课后答案章节测试题第⼀章信号及其描述（⼀）填空题1、测试的基本任务是获取有⽤的信息，⽽信息总是蕴涵在某些物理量之中，并依靠它们来传输的。

这些物理量就是，其中⽬前应⽤最⼴泛的是电信号。

2、信号的时域描述，以为独⽴变量；⽽信号的频域描述，以为独⽴变量。

3、周期信号的频谱具有三个特点：，，。

4、⾮周期信号包括信号和信号。

5、描述随机信号的时域特征参数有、、。

6、对信号的双边谱⽽⾔，实频谱（幅频谱）总是对称，虚频谱（相频谱）总是对称。

（⼆）判断对错题（⽤√或×表⽰）1、各态历经随机过程⼀定是平稳随机过程。

（）2、信号的时域描述与频域描述包含相同的信息量。

（）3、⾮周期信号的频谱⼀定是连续的。

（）4、⾮周期信号幅频谱与周期信号幅值谱的量纲⼀样。

（）5、随机信号的频域描述为功率谱。

（）（三）简答和计算题1、求正弦信号t x t x ωsin )(0=的绝对均值µ|x|和均⽅根值x rms 。

2、求正弦信号)sin()(0?ω+=t x t x 的均值x µ，均⽅值2x ψ，和概率密度函数p(x)。

3、求指数函数)0,0()(≥>=-t a Ae t x at 的频谱。

4、求被截断的余弦函数≥<=T t T t tt x ||0||cos )(0ω的傅⽴叶变换。

5、求指数衰减振荡信号)0,0(sin )(0≥>=-t a t e t x at ω的频谱。

第⼆章测试装置的基本特性（⼀）填空题1、某⼀阶系统的频率响应函数为121)(+=ωωj j H ，输⼊信号2sin )(t t x =，则输出信号)(t y 的频率为=ω，幅值=y ，相位=φ。

2、试求传递函数分别为5.05.35.1+s 和2224.141n n n s s ωωω++的两个环节串联后组成的系统的总灵敏度。

3、为了获得测试信号的频谱，常⽤的信号分析⽅法有、和。

燕山大学课程设计说明书题目：机械振动信号分析及故障报警学院（系）：电气工程学院年级专业： 10级仪表3班电气工程学院《课程设计》任务书课程名称：“单片机原理及应用——数字信号处置”课程设计说明：一、此表一式四份，系、指导教师、学生各一份，报送院教务科一份。

二、学生那份任务书要求装订到课程设计报告前面。

目录第一章摘要第二章整体设计方案第三章大体原理第四章MATLAB界面设计第五章各模块设计及程序第六章设计心得及总结参考文献第一章摘要机械振动信号分析是现代机械故障诊断的一个有效方式。

在诸多信号分析的手腕中，小波分析与傅氏变换相结合的方式取得普遍应用。

因为这种方式更适合于提取微弱机械振动的特点信号。

可是与其他分析工具一样，小波分析工具有自己的特点，若是不能正确利用，反而会阻碍对信号的正确分析。

从本质上说，小波分析是用小波函数与被被分析的信号函数做一系列的相互关运算，因此选用小波函数不妥会引发分析的误差或误判。

第二章整体设计方案对机械振动信号进行采样，把采样的数据进行时域和频域上的分析，包括FFT，功率谱，倒谱分析。

提取时域波形指标如均值、峰峰值、峭度、偏度、脉冲因数等。

以一种指标为标准，分析振动信号产生的转变。

本次课设利用matlab软件，实现对机械振动信号时频域的分析和故障的判定。

因为频域分析特点值的提取较麻烦，那个地址咱们用其中一种参数的计算量为标准来判定是不是发生故障。

第三章大体原理与Fourier变换相较，小波变换是空间（时刻）和频率的局部变换，因此能有效地从信号中提取信息。

通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。

小波变换联系了应用数学、物理学、运算机科学、信号与信息处置、图像处置、地震勘探等多个学科。

数学家以为，小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、样调分析、数值分析的完美结晶；信号和信息处置专家以为，小波分析是时刻—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、运算机视觉、数据紧缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的功效。