振动信号处理方法综述

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

电子鼻信号处理方法综述

【摘要】具有模仿人的嗅觉系统的电子鼻在过去十年中发展迅速，大部分成果开始商业应用，主要应用于食品和化妆品行业。用于电子鼻系统的信号处理方法主要包括静特征分析法和动态特征处理方法。静态特征分析法包括主成分分析法，判别函数分析法，类聚分析法和基于网络的多层感知器。动态特征分析法包括传统的参数法和非参数法，非参数法是借助于传统的系统识别方式及线性滤波器、时间序列神经网络系统。

【关键词】电子鼻；静态信号处理方法；动态信号处理方法

1.引言

电子鼻是由气体传感器阵列和具有识别单个或者混合气体能力的特定模式识别系统组成的一个检测系统，它将仿生学、传感技术、信号处理、模式识别和计算机科学等多种学科交融于一身，模仿生物感官——鼻子的功能。

通常，采用电子鼻系统稳态响应信息进行样本特征信息提取和处理，但在很多应用场合需要分析环境中的大量化学成分时，需要知道的是混合气体或气味的综合信息，这时，结合动态响应特性进行识别，能够增加分析信息的维数，获取有关环境气体更为充分的信息，有利于提高电子鼻系统的分析精度。由传感器阵列产生的响应可以用一个依赖时间的向量表示：

，式中n是传感器阵列中传感器的个数，m种气体的响应可以表示成一个m维的列，构成一个响应矩阵R。因为每个传感器对不同的气体有交叉敏感性，所以矩阵R的各个元素都是非零值[1]。

由于动态特征分析方法在很大程度上减少传感器的校准时间及由于传感器的老化、中毒等产生的漂移现象[2]，所以最近几年多传感器系统的动态信号处理方法引起十分关注。据报道，Heilig等人将人工神经网络算法应用于FFT变换高次谐波功率谱来定量分析气体混合物（CO，NO2）的响应。Kunt等人使传感器在各种温度调制方法下，并使用小波变化法来分析传感器的动态响应。在国内，于鹏等人于2003年采用动态工作温度全程信号采集的方法，结合RBF神经网络，利用优化的金属氧化物气体传感器阵列对茅台酒、五粮液、汾酒三种白酒进行识别，准确率达到80%。已有研究表明，将样本的动态响应信息结合有效的信号预处理与模式识别，能够提高系统的识别能力和分析精度[3]。

风力发电机振动信号处理的综述

近年来，风能作为一种清洁、可再生能源越来越受到人们的重视，风力发电机在全球范围内迅猛发展。如何确保风力发电机稳定、高效的运行成了一项关键技术，振动信号能够反映机械内部信息，对振动信号的分析广泛用于旋转机械的早期故障诊断[1]。振动信号预处理特别是对干扰信号的滤波和特征信号的提取是一项关键技术，对后续的故障诊断有十分重要的意义。

本文借助于旋转机械振动信号的滤波和特征信号提取的文献资料，总结了可用于风力发电机振动信号预处理的方法和分析了各个方法的优缺点。

1.振动信号的滤波

对风力发电机的运行状态进行监测，能够有效的降低维修成本和确保运行安全，在实时监测系统中，采集到的振动信号由于各种原因常含有大量的干扰信号，例如，金风科创科技有限公司在一次轴承故障检查报告中就提到了明显的强磁干扰和供电频率的干扰信号。因此，要对风力发电机运行状态准确监测，在信号预处理过程中首先就必须对干扰信号滤波。

滤波可分为硬件滤波和软件滤波。硬件滤波主要是采用干扰抑制电路，例如CPLD脉冲干扰抑制电路[2]，硬件滤波电路因精确度不高、自适应性较差在工业中应用较少。软件滤波是在程序中设计一些数字滤波器，通过特定的算法达到滤波的目的，这种方法具有精确度高、通用性强等优点，对实测信号进行数字滤波在经济上和使用上都有很大的好处，在工业应用中多采用这种方法滤波。因此本文只对软件滤波进行总结和对比。

1.1 快速傅里叶变换（FFT）滤波

1965年，Cooley J.w.和Tukey J.W.提出了一种快速通用的离散傅里叶变换计算方法（FFT）并编出了使用这种方法的第一个程序[3]，快速傅里叶变换迅速用于信号分析和数据处理中，基于FFT算法的数字滤波器相继出现，经过不断的发展，又不断涌现了各种改进的FFT算法滤波器，例如分数阶傅里叶滤波器[4]。但快速傅里叶变换滤波法只适用于分析连续平稳信号，对于非平稳信号，直接进行傅里叶变换将会产生严重的“频率模糊”而导致很大的误差甚至错误。为此，早在20世纪中叶，Gabor提出了短时傅里叶变换（STFT），又称为加窗傅里叶变换（WFT）或者Gabor变换，用以测量声音信号的频率定位[5]。虽然这种方法不仅适用于平稳、线性信号的滤波，也适用于处理非平稳、非线性信号，但其窗口宽度由窗函数的特性及窗函数的长度确定，一旦窗函数确定，整个时频窗就保持不变，也就是说没有自适应能力。

Ｒｅｓｅａｒｃｈ研究探讨３２７●　Ｍａｔｌａｂ的加速度传感器振动　信号处理方法分析　陈雄鑫　孙浩　孙旭钢　（沈阳理工大学　辽宁沈阳　１１０１５９）　中图分类号：Ｇ３２２文献标识码：Ｂ　文章编号１００７－６３４４（２０１７）０３．０３２７—０１　摘要：目前工程信号处理技术所应用的领域有很多．其中振动学、无线电电子学、地震学、声学、光学等等，可谓发展极为广　泛。但是，放眼滤波技术在工程上的应用发展也不过半个世纪的时间，滤波技术的飞速发展由于在工程上的处理、测量信号的完美　应用。新时期，现代数字技术发展更为迅速，滤波技术在软件、硬件方面都得到了提升，因此其起到的作用大。　关键词：振动分析：Ｍａｔｌａｂ：原理：处理方法　１．振动测试原理分析　振动测试中，振动的各个要素输出方式最后都是电形式，这之中少不了　传感器的转换作用。其中振动要素包括：速度、加速度、位移等等，这些要　素通过转换最后成为系统的输入信号，也就是传感器转换来的电信号。为清　楚表述，笔者以一部分运算的过程作为依据。首先，将传感器的输出信号设　为：　ｅ《ｔ）＝Ｅ０＋Ｅ　ｓｉｎ（ｃｏｔ＋中）十　Ｅｌｓｉｎ（ｉｃｏｔ＋中１）＋ｎ（ｔ）　④　在①式中，所涉及的变量较多，其中Ｅ０是传感器输出直流的分量：“Ｅｓｉｎ　（∞ｔ＋　）”是基波分量，也就是等待测试的信号。在Ｅｓｉｎ（ｃｏｔ＋中）中，Ｅ　是需要用到的信号的幅值，中是需要用到的信号的初始相角，　是需要用到　的信号的振动角频率；“∑Ｅｌｓｉｎ（ｉ　ｔ＋中１）”这是传感器输出的各次谐波分　量，而各种噪声和异频分量用ｎＩｔ）来表示。整个测试系统的目的就是为了抑　制直流分量、谐波分量、异频分量和各种噪声项，找出有用信号的基波幅值　Ｅ和初始相角。　法器和低通滤波器是构成测试系统的主要设备，在具象的测试活动中，　乘法器对副示信号进行识别并施以设定倍数的放大，而低通滤波器则对特定　波形的噪声基波进行过滤超过设定强度的噪声基波在此处被过滤出去，从而　形成检测波与噪声波的强弱对比，突出检测目标的检测波强度。这样做的结　果不但大大简化了信号处理系统的硬件结构，而且测试结果更加准确而可靠，　程序的处理也更加方便。　２．ＦＤＡＴｏｏ１分析工具　ＦＤＡＴｏｏｌ是Ｍａｔｌａｂ信号处理中最为专业的滤波器分析工具，而且在新版　本中还有滤波器设计工具（Ｆｉｌｔｅｒ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｔｏｏｌｂｏｘ），操作简单，十分便利。　ＦＤＡＴｏｏｌ是一款“万能”的工具，它可以近乎处理所有常见的滤波器，其中　ＦＩＲ、ＩＩＲ都是可以使用的。ＤｅｓｉｇｎＦｉｌｔｅｒ和特性区是组成ＦＤＡＴｏｏｌ的两大部分，　前者在界面下半部分，作用是对滤波器设置参数，后者在上半部分，作用是　显示滤波器的种种特性。　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｆｉｌｔｅｒ部分主要分为：ＦｉｌｔｅｒＴｙｐｅ（滤波器类型）选项，包括Ｌｏｗｐａｓｓ　（低通）、Ｈｉｇｈｐａｓｓ（高通）、Ｂａｎｄ－ｐａｓｓ（带通）、Ｂａｎｄ￣ｏｐ（带阻）和特殊的　ＦＩＲ滤波器。Ｄｅ－ｓｉｇｎ　Ｍｅｔｈｏｄ（设计方法）选项，包括ｌＩＲ滤波器的Ｂｕｔｔｅｒ－ｗｏｒｔｈ　（巴特沃思）法、ＣｈｅｂｙｓｈｅｖＴｙｐｅ　Ｉ（切比雪夫Ｉ型）法、ＣｈｅｂｙｓｈｅｖＴｙｐｅ　ＩＩ　（切比雪夫ＩＩ型）法、Ｅｌｌｉｐｔｉｃ（椭圆滤波器）发和ＦｌＲ滤波Ｅｑｕｉｒｉｐｐｌｅ法、　Ｌｅａｓｔ２Ｓｑｕａｒｅｓ（最小乘方）法、Ｗｉｎｄｏｗ（窗函数）法。ＦｉｌｔｅｒＯｒｄｅｒ（滤波器　阶数）选项，定义滤波器的阶数，包括Ｓｐｅｃｉｆｙ　Ｏｒｄｅｒ（指定阶数）和Ｍｉｎｉｍｕｍ　Ｏｅｄｅｒ（最小阶数）。在Ｓｐｅｃｉｆｙ　Ｏｒｅｄｒ中填入所要设计的滤波器的阶数（Ｎ阶滤　作者简介：陈雄鑫，专业：电子信息科学与技术，学校：沈阳理工大学　孙浩，专业：通信工程，学校：沈阳理工大学　孙旭钢，专业：通信工程，学校：沈阳理工大学　波器，Ｓｐｅｃｉｆｙ　Ｏｒ－ｄｅｒ＝Ｎ－１），如果选择Ｍｉｎｉｍｕｍ　Ｏｒｅｄｒ则Ｍａｔｌａｂ根据所选择　的滤波器类型自动使用小阶数。　３．Ｍａｔｌａｂ的加速度传感器振动信号处理方法　Ｍａｔｌａｂ信号处理是数字滤波器设计的一种较为流行的方法，用ＦＤＡＴｏｏｌ　进行滤波的设计，有直观简便的特性。在需要对参数进行改变时，只需点击　设计按钮，一个新的滤波器就产生了，使得传统的滤波设计大量计算得以省　略。在工程的实际应用中，以钻井为例，进行数据的实时监测是必须的，而　且需要极为准确的数据。因为这些有用的数据是工作人员对钻进方向的重要　依据。但是在实际的钻井工作中，钻井设备对地面产生的强烈冲击力会产生　很大的冲击振动，这些针对影响着钻井的加速度，这个干扰因素会影响到整　体的效果，所以必须排除这个影响。这就需要数字滤波器进行高频率的振动　信号进行剔除，因为巨大的工作量，而且还需要处理工具的效率保证，所以　Ｍａｔｌａｂ信号处理的高效率也得到了认可。下面是以ｌＩＲ数字滤波器进行设计，　在Ｍａｔ￣ｂ滤波器中的设计应用。　４．结论：　在工程应用中数字相关的滤波技术有着很大的应用，其最大的特点就是　在噪声的“恶劣”环境下提取出有用的信息。在信息发达的当下，滤波技术　智能化、数字化都有着明显的提高，这对于在工程应用的作用愈发增加。我　们国家应该注意该项技术的研发，对比找出最适合工程使用的滤波技术，一　方面使技术得到统一，另一方面也可以使该项技术得到更大的发展。争取早　日将我国的滤波技术水平与国外相媲美，在工程发展中起到更大的作用，为　我国的综合国力的提升做出贡献。　参考文献　［１Ｊ运伟国，李超．基于ＭＡＴＬＡＢ的振动信号消除趋势项处理方法［Ｊ】．汽车　工程师，２０１１，０６：２７．２９．　【２ｌ石莉，陈尔涛，姜增辉．正交车铣铝合金薄壁回转体振动信号的试验分　析【Ｊ１＿兵工学报，２００９，０３：３５６－３６０．　【３】张荣，牛宝良，王松．加速度传感器信号重建的几种仿真方法比较Ｕ】．国　外电子测量技术，２０１０，０２：３６－４０＋４３．　１４】宋广东，刘统玉　王昌座佃恒，祁海峰．基于ＣＯＭ组件的ｖＢ与ＭＡＴＬＡＢ　混合编程实现振动信号处理【Ｊ】ｌ山东科学，２０１０，０１：３２－３５．　【５】纪爱国．用加速度传感器进行倾角检测中的数据处理研究【Ｊ】ｌ商丘职　业技术学院学报，２０１３，０５：６５＿６８．