振动信号处理.ppt
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信号处理PPT课件
用公式节点产生信号
用公式节点产生信号y1=x^3-x^2+5,y2=mx+b
.
2020/4/20
精通LabVIEW虚拟仪器程序设计与案例实现
用Express VI产生信号
用Express VI产生阶梯信号
Express VI一般都有配置面 板，在配置面板中输入X、Y的值 即可产生想要的信号波形 。
Gamma噪声波形 泊松噪声波形
二项分布噪声波形
由指定的阶数、采样信息生成一个噪声波形。 由指定的平均值、采样信息生成一个泊松噪声波形。 由指定的分布检验、检验概率、采样信息生成一个二项分布的噪声波形。
Bernoulli噪声波形 MLS序列波形 仿真信号 仿真任意信号
由指定的采样信息、值为1的概率生成一个贝努力伪随机噪声波形。
Chebyshev滤波器、反Chebyshev滤波器、椭圆滤波器和贝塞尔滤波器；FIR滤
波器有基于乘窗设计的FIR加窗滤波器和基于Parks-McClellan算法的等波纹带通、
等波纹带阻、等波纹高通、等波纹低通滤波器等。同时还提供高级IIR和高级FIR滤
波器子选板，用于实现滤波器的设计。
Finite impulse response (FIR) Infinite impulse response (IIR)
该VI可以由指定的信号类型，
生成正弦波、三角波、方波和锯齿
波四种波形信号。
接线端定义及作用
偏移量：信号的直流偏移量。
➢ 采样信息：输入值为簇，包含波形的
重置信号：如为TRUE，相位将被重置为 相位控件的值，时间标识将被重置为0。
采样频率Fs和采样点数#s。Fs是每 秒采样率，它决定了生成波形每秒钟 包含的数据点数。#s是波形的采样数，
用公式节点产生信号y1=x^3-x^2+5,y2=mx+b
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2020/4/20
精通LabVIEW虚拟仪器程序设计与案例实现
用Express VI产生信号
用Express VI产生阶梯信号
Express VI一般都有配置面 板，在配置面板中输入X、Y的值 即可产生想要的信号波形 。
Gamma噪声波形 泊松噪声波形
二项分布噪声波形
由指定的阶数、采样信息生成一个噪声波形。 由指定的平均值、采样信息生成一个泊松噪声波形。 由指定的分布检验、检验概率、采样信息生成一个二项分布的噪声波形。
Bernoulli噪声波形 MLS序列波形 仿真信号 仿真任意信号
由指定的采样信息、值为1的概率生成一个贝努力伪随机噪声波形。
Chebyshev滤波器、反Chebyshev滤波器、椭圆滤波器和贝塞尔滤波器；FIR滤
波器有基于乘窗设计的FIR加窗滤波器和基于Parks-McClellan算法的等波纹带通、
等波纹带阻、等波纹高通、等波纹低通滤波器等。同时还提供高级IIR和高级FIR滤
波器子选板，用于实现滤波器的设计。
Finite impulse response (FIR) Infinite impulse response (IIR)
该VI可以由指定的信号类型，
生成正弦波、三角波、方波和锯齿
波四种波形信号。
接线端定义及作用
偏移量：信号的直流偏移量。
➢ 采样信息：输入值为簇，包含波形的
重置信号：如为TRUE，相位将被重置为 相位控件的值，时间标识将被重置为0。
采样频率Fs和采样点数#s。Fs是每 秒采样率，它决定了生成波形每秒钟 包含的数据点数。#s是波形的采样数，
《信号分析与处理》课件
06
信号处理的实际应用
信号处理在通信领域的应用
01
信号调制与解调
利用信号处理技术对信号进行调 制和解调，实现信号的传输和接 收。
02
信号压缩与解压缩
03
信号增强与恢复
通过信号处理技术对信号进行压 缩和解压缩，以减少传输带宽和 存储空间。
针对信道噪声和干扰，采用信号 处理算法对信号进行增强和恢复 ，提高通信质量。
调制解调的应用
无线通信
移动通信
在无线通信中，调制解调技术是实现 信号传输的关键环节，通过不同的调 制解调方式可以实现高速、可靠、低 成本的无线通信。
在移动通信中，由于信道条件变化大 、传输环境复杂，调制解调技术对于 提高信号传输质量和降低干扰具有重 要作用。
卫星通信
卫星通信中，由于传输距离远、信道 条件复杂，调制解调技术对于提高信 号传输质量和降低误码率具有重要意 义。
备或算法。
02
滤波器的作用
对信号进行预处理，提高信号质量，提取有用信息，抑制噪声和干扰。
03
滤波器的分类
按照不同的分类标准，可以将滤波器分为多种类型，如按照处理信号的
类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器；按照功能可以分为低通滤波器
、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
滤波器的特性
频率特性
描述滤波器对不同频率信 号的通过和抑制能力，是 滤波器最重要的特性之一 。
通过将信号从时间域转换到频率域，可以更好地 揭示信号的内在特征和规律。
频域分析的基本概念包括频率、频谱、带宽等。
频域变换的性质
傅里叶变换
将信号从时间域转换到频率域的常用方法，具有 线性、时移、频移等性质。
频谱分析
通过分析信号的频谱，可以得到信号的频率成分 和幅度信息。
振动信号处理方法
谢谢观赏
短时傅里叶变换
• 它的思想是：选择一个时频局部化的窗函数，假定分析窗函数g(t)在一个短时间间 隔内是平稳（伪平稳）的，移动窗函数，使f(t)g(t)在不同的有限时间宽度内是平稳 信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数， 窗函数一旦确定了以后，其形状就不再发生改变，短时傅里叶变换的分辨率也就确 定了。如果要改变分辨率，则需要重新选择窗函数。短时傅里叶变换用来分析分段 平稳信号或者近似平稳信号犹可，但是对于非平稳信号，当信号变化剧烈时，要求 窗函数有较高的时间分辨率；而波形变化比较平缓的时刻，主要是低频 信号，则 要求窗函数有较高的频率分辨率。短时傅里叶变换不能兼顾频率与时间分辨率的需 求。短时傅里叶变换窗函数受到W.Heisenberg不确定准则的限制，时频窗的面积 不小于2。这也就从另一个侧面说明了短时傅里叶变换窗函数的时间与频率分辨率 不能同时达到 最优。
傅里叶变换（ 1822 年傅里叶发表“热传导解析理论”）
优点与不足
• 傅里叶变换是傅里叶级数的推广。它 把时域信号转换到频域信号进行分析， 在信号处理发展中起到了突破性作用。 但该方法不具备任何的时域信号。另 一方面傅里叶变换是对数据段的平均 分析，对非平稳、非线性信号缺乏局 域性信息，不能有效给出某频率成分 发生的具体时间段，不能对信号做局 部分析。
振动信号处理方法
于海杰
Hale Waihona Puke 振动信号振动信号是指由非静止结构体所产生的信号，尽管与一般信号具有很多相同 之处，但也具有其独立特征。结构体受到振动源的激励而产生振动信号，分 为平稳振动信号和非平稳振动信号。结构体的运动是绝对的(静止是相对的)， 所以都具有一定的振动特性。任何结构都有其本身的固有振动特性参数，当 振动源的激励与结构的固有特性参数相同或接近时，会产生共振响应。结构 体的振动响应是各个频率特征信息的叠加。振动信号的时域特征主要体现在 振幅、周期、相位等特性上，其频域特征则主要表现在频率、能量信息中。
信号处理PPT课件
“逐点”子选板
16
11.9 课堂案例——继电器控制开关信号
本实例演示使用继电器Express VI开关信号，运行程序后调整按钮的开关， 控制信号在图表中的显示。 1．设置工作环境 2.输出仿真信号 3.信号操作 4.信号运算 5.运行程序
修改注释
17
前面板 波形图1
程序框图
波形图2
18
11.10 课后习题
6
波形测量子选板
11.2.1 基本平均直流-均方根
从信号输入端输入一个波形或数组，对其加窗，根据平均类型输入端口的值 计算加窗口信号的平均直流及均方根。信号输入端输入的信号类型不同，将使 用不同的多态VI实例。
基本平均直流-均方根VI
7
11.2.2 FFT频谱（幅度-相位）
计算时间信号的FFT频谱。FFT频谱的返回结果是幅度和相位。时间信号输入端 输入信号的类型决定使用何种多态VI实例。
第11章 信号处理
1
11.1 波形调理
波形调理主要用于对信号进行数字滤波和加窗处理。波形调理VI节点位于 “函数选板”→“信号处理”→“波形调理”子选板中，
波形调理子选板
11.1.1 数字FIR滤波器
数字FIR滤波器可以对单波形和多波形进行滤波。如果对多波形进行滤波， 则VI将对每一个波形进行相同的滤波。信号输入端和FIR滤波器规范输入端 的数据类型决定了使用哪一个VI多态实例。
下面对配置卷积和相关窗口中的选项进行介绍。 （1）信号处理 （2）结果预览
配置卷积和相关Express VI
12
11.3.2 课堂练习——卷积运算信号波 练习卷积和相关Express VI的使用。
程序前面板
程序框图
11.4 窗
《振动信号测试》课件
振动信号测试的实 践案例
机械设备的振动信号测试
测试目的：了解机械设备的振动情况，及时发现和排除故障 测试方法：采用振动传感器进行数据采集，分析振动信号的频率、幅值和 相位 测试设备：振动传感器、数据采集器、分析软件等
测试结果：根据振动信号分析结果，判断机械设备的运行状态和故障原因
建筑结构的振动信号测试
滤波器设计：设计 滤波器以提取特定 频率成分
频谱估计：估计信 号的频率成分和强 度
时频域分析
傅里叶变换：将信号从时域转换到 频域
连续小波变换：对信号进行多尺度 分析，提取信号的局部特征
添加标题
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短时傅里叶变换：对信号进行局部 分析，提取信号的瞬时频率
经验模态分解：将信号分解为多个 固有模态函数，提取信号的局部特 征和整体趋势
振动信号：物体在受到外力作用下 产生的位移、速度、加速度等物理 量的变化
振动信号的幅值：振动信号的最大 值和最小值之间的差值
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
振动信号的频率：振动信号在一定 时间内的周期性变化
振动信号的相位：振动信号在时间 轴上的位置关系
振动信号测试的目的和意义
目的：通过测 试振动信号， 了解设备的运 行状态和性能
其他领域的振动信号测试
航空航天领域：用于检测飞机、火箭等飞行器的振动情况 汽车领域：用于检测汽车发动机、轮胎等部件的振动情况 建筑领域：用于检测建筑物、桥梁等结构的振动情况 医疗领域：用于检测人体器官、骨骼等部位的振动情况
振动信号测试的挑 战与展望
测试中的干扰与误差来源
环境因素：温度、湿度、电磁 场等
交通运输：监测车辆、船舶、飞机等交通工具的振动情况， 提高安全性和舒适性
2--故障诊断的信号处理方法
互相关：
自相关：
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
相关函数有如下性质： 1) 自相关函数是 的偶函数，满足下式：
互相关函数不是 的偶函数，也不是奇函数，而是满足下式：
2） 时，自相关函数具有最大值，此时，能量信号为：
显然，在
点，功率信号的平均功率就等于自相关函数。如果均值
，则此
时信号的平均功率、自相关函数、方差都相等，即
Re
三、实部分量和虚部分量
+q +q
旋转矢量的实部就是信 号在时刻t 的值，而其
Im 虚部除了可以用来表示
信号的相位外，没有其
它意义。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
四、正交函数分量
信号可以用正交函数集来表示，即：
各分量的正交条件为：
如果取三角函数集为正交函数集，那么正 交分解就是傅里叶级数展开。图中曲线就 可以用下列函数表示：
通过各种分析手段，可以对获取的信号进行处理、分析、比较、判断，从而为 机器故障诊断提供强有力的手段。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
2.1 信号处理基础知识 2.1.1 信号的定义和分类
定义：信号是表征客观事物状态或行为的信息的载体。 信号具有能量，它描述了物理量的变化过程，在数学上可以表示为一个或几个独 立变量的函数，可以取为随时间或空间变化之图形。 例如： 噪声信号可以表示为声压随时间变化的函数； 一张黑白照片可以用亮度随二元空间变量变化的函数来表示； 机械零件的表面粗糙度，可以表示成一个二元空间变量的高度函数。 活动的黑白电视图像，像点的亮度除了随平面位置变化之外，还随时间变化 ，因而是二元空间及时间三个独立变量的函数。
自相关：
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
相关函数有如下性质： 1) 自相关函数是 的偶函数，满足下式：
互相关函数不是 的偶函数，也不是奇函数，而是满足下式：
2） 时，自相关函数具有最大值，此时，能量信号为：
显然，在
点，功率信号的平均功率就等于自相关函数。如果均值
，则此
时信号的平均功率、自相关函数、方差都相等，即
Re
三、实部分量和虚部分量
+q +q
旋转矢量的实部就是信 号在时刻t 的值，而其
Im 虚部除了可以用来表示
信号的相位外，没有其
它意义。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
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四、正交函数分量
信号可以用正交函数集来表示，即：
各分量的正交条件为：
如果取三角函数集为正交函数集，那么正 交分解就是傅里叶级数展开。图中曲线就 可以用下列函数表示：
通过各种分析手段，可以对获取的信号进行处理、分析、比较、判断，从而为 机器故障诊断提供强有力的手段。
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2.1 信号处理基础知识 2.1.1 信号的定义和分类
定义：信号是表征客观事物状态或行为的信息的载体。 信号具有能量，它描述了物理量的变化过程，在数学上可以表示为一个或几个独 立变量的函数，可以取为随时间或空间变化之图形。 例如： 噪声信号可以表示为声压随时间变化的函数； 一张黑白照片可以用亮度随二元空间变量变化的函数来表示； 机械零件的表面粗糙度，可以表示成一个二元空间变量的高度函数。 活动的黑白电视图像，像点的亮度除了随平面位置变化之外，还随时间变化 ，因而是二元空间及时间三个独立变量的函数。
振动信号处理ppt课件
振动信号处理
徐敏强 2012.3
课程主要内容
0. 信号的分类与描述 一、离散傅立叶变换与频谱分析 二、细化选带频谱分析、功率谱及其应用 三、包络分析及其应用 四、短时傅利叶变换 五、Wigner-Ville 分布及其应用 六、小波变换及其应用 七、Hilbert-Huang 变换及其应用 八、时间序列分析
X ( j) x(t)e jtdt
x(t) 1 X ( j)e jtd
2
时域连续函数造成频域是非周期的谱， 而时域的非周期造成频域是连续的谱 密度函数。
连续时间、离散频率—傅里叶级数
X
(
jk0
)
1 T0
T0 / 2 x(t)e jk0tdt
D/A 变换器
ADC
DSP
DAC
模拟 滤波器
PoF
常用序列
(1)
单位取样序列的定义为：
(n)
1 0
n0 n0
其图形如图所示。
(2)
单位阶跃序列的定义为：
U
n
1 0
n0 n0
其图形如图所示。
(3)
矩形序列的定义为
RN
n
1
0
0 n N 1 n 0, n N
X (k) X (N k)
argX (k) argX (N k)
离散傅里叶变换与频谱分析
T 时域采样间隔 fs 时域采样频率 T0 信号记录长度 F0 （频率分辨率）频域采样间隔 N 采样点数 fh 信号最高频率
信号采样参数的关系
fs 2 fh T0 1/ F0 fs 1/ T fs NF0 T0 NT
徐敏强 2012.3
课程主要内容
0. 信号的分类与描述 一、离散傅立叶变换与频谱分析 二、细化选带频谱分析、功率谱及其应用 三、包络分析及其应用 四、短时傅利叶变换 五、Wigner-Ville 分布及其应用 六、小波变换及其应用 七、Hilbert-Huang 变换及其应用 八、时间序列分析
X ( j) x(t)e jtdt
x(t) 1 X ( j)e jtd
2
时域连续函数造成频域是非周期的谱， 而时域的非周期造成频域是连续的谱 密度函数。
连续时间、离散频率—傅里叶级数
X
(
jk0
)
1 T0
T0 / 2 x(t)e jk0tdt
D/A 变换器
ADC
DSP
DAC
模拟 滤波器
PoF
常用序列
(1)
单位取样序列的定义为：
(n)
1 0
n0 n0
其图形如图所示。
(2)
单位阶跃序列的定义为：
U
n
1 0
n0 n0
其图形如图所示。
(3)
矩形序列的定义为
RN
n
1
0
0 n N 1 n 0, n N
X (k) X (N k)
argX (k) argX (N k)
离散傅里叶变换与频谱分析
T 时域采样间隔 fs 时域采样频率 T0 信号记录长度 F0 （频率分辨率）频域采样间隔 N 采样点数 fh 信号最高频率
信号采样参数的关系
fs 2 fh T0 1/ F0 fs 1/ T fs NF0 T0 NT
振动及其信号处理技术基础
振动信号处理的一般过程
机械结构或设备 数据存储 传感器 信号滤波 信号预处理 结构特征参数等 模数转换 频域分析
振动信号获取技术 特征信号的选择 测振传感器 传感器种类 传感器选择注意的问题：
直接测量所选择的特征信号 现场安装、维护方便 量程、灵敏度、频响范围等 对环境的要求、维护、校准 价格、寿命、可靠性等
T→ ∞ 0
均方根值是均方值的正算术根 均方根值是均方值的正算术根 ψx ，又称 有效值。 有效值。也通常表示信号所代表物理量的 能量。 能量。
统计特征参数： 统计特征参数：方差
σ = lim
2 x
T 1 T 0 T →∞
∫ [x(t) − µ ] dt
2 x
方差表示了随机数据的波动情况，就是变动范围的大小
T
式中T 是样本长度 τ 某一时间间隔
互相关函数是τ的函数， 它描写两组数据值之 间的依赖关系，某一τ Rxy (τ ) 值时 可理解为图形 y(t) 与将 x(t) 向左平移τ所 y(t 得图形 的相似＋τ ) 性的描述
互相关函数的应用 在噪声背景下提取有用信息 •对一个系统做击振实验,测得的信号往往含有 对一个系统做击振实验, 噪声干扰, 噪声干扰, 线性系统的频率保持性，只有和击 振频率相同的分量才是击振力引起的响应, 振频率相同的分量才是击振力引起的响应, 其 他分量均是噪声信号, 他分量均是噪声信号, 将激振信号和输出信号 进行互相关处理, 进行互相关处理, 可以得到由激振引起的响应 幅值和相位差，从而剔除噪声的影响。 计算频率响应函数 •通过输入、输出信号之间的互相关函数，可 求各频率下激励点到测量点之间的幅、相传输 特性
轴心位置分析
借助于2个相互垂直的电涡流位移传感器， 借助于2个相互垂直的电涡流位移传感器，安装在同一 个轴截面上，检测在2个相互垂直的方向上的直流间隙位移， 个轴截面上，检测在2个相互垂直的方向上的直流间隙位移， 个坐标值， 这 2个方向上的直流位移就是轴心位置处的 2个坐标值，由 此就确定了轴心相对于轴承座的位置。 此就确定了轴心相对于轴承座的位置。轴心位置是指转轴 在没有径向振动的情况下， 在没有径向振动的情况下，轴心相对于轴承中心的稳态位 通过轴心位置可以判断轴颈是否处于正常位置、 置。通过轴心位置可以判断轴颈是否处于正常位置、对中 情况好坏、轴承标高是否合适、轴瓦有否变形等情况， 情况好坏、轴承标高是否合适、轴瓦有否变形等情况，同 时，从一个时期的轴心位置变化趋势也可以观察出轴承的 磨损情况。 磨损情况。
各种信号处理方法总结-PPT
换，得到希尔伯特谱。 大家好
16
IMF
• 分解过程是:
• （1）找出原数据序列X()t所有的极大值点并用三 次样条插值函数拟合形成原数据的上包络线;同样
，找出所有的极小值点，并将所有的极小值点通
过三次样条插值函数拟合形成数据的下包络线， 上包络线和下包络线的均值记作ml，
• （2）将原数据序列X(t)减去该平均包络ml，得到 一个新的数据序列h，: X(t)-ml=hl 由原数据减去 包络平均后的新数据，若还存在负的局部极大值
阶比分析
• 重采样方法：先以恒时间间隔增量Δt , 记录数据, 即对原始数据进行第1次采样,得到时域采样信号。 同时,振动信号和转速信号也在相同的时间间隔被 同步采样,然后根据转速信号来控制采样频率,使 采样频率跟踪转速的变化而变化来进行第2 次采 样即重采样,如果我们要求重采样按每一转速周期 固定采样次数的方式进行,就将等时间间隔的数字 采样转变成等角度间隔的采样, 然后将重采样得 到的信号用角度坐标表达出来, 进行类似于时间 变量的傅氏变换,就可获得在角度坐标上稳定不移 动的基频和其他阶次的分量。这种方法也称为阶 次跟踪分析
• 2 、适用信号：非平稳非线性信号
• 3 、优点：
（1）经验模态分解的基本思想：将一个频率不规则的波化为 多个单一频率的波+残波的形式。
原波形 = ∑ IMFs + 余波。
• （2）经验模态分解是一种基于信号局部特征的信号分解 方法，具有很高的信噪比。
• （3）是一种自适应的信号分解方法
大家好
15
IMF
• 1 、原理：在物理上，如果瞬时频率有意义，那么函数必 须是对称的，局部均值为零，并且具有相同的过零点和极 值点数目。在此基础上，NordneE.Hunag等人提出了本征 模函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)的概念。
4._振动信号的分析与处理-1_10.24
(2) 有量纲统计参数
峭度： 峭度：
K =∫
+∞ −∞
( x − µ x ) p ( x ) dx
4
离散化公式： 离散化公式：
ˆ= 1 K N
x 4 ( ti ) ∑
i =1
N
峭度值：可以敏感捕捉信号中的冲击成分。 峭度值：可以敏感捕捉信号中的冲击成分。
17
4.1 时域分析技术
4.1 时域分析方法 4.1.1 时域参数统计 4.1.2 相关分析 4.2 频域精密诊断 4.3 其他信号处理方法
9
4.1 时域分析技术
4.1 时域分析方法 4.1.1 时域参数统计 4.1.2 相关分析 4.2 频域精密诊断 4.3 其他信号处理方法
正峰值 平均绝对值 有效值 平均值
峰峰值 负峰值
简谐振动： 简谐振动：x=Asin(ω t+π/2) π • 峰值 • 有效值 • 平均值 xp=A; 峰峰值 xp-p=2A xrms=0.707A • 平均绝对值 xav=0.637A
(1) 自相关的定义
Rx(τ)是偶函数。 是偶函数。 是偶函数 τ=0时刻，信号自相关有什么特征？ 时刻，信号自相关有什么特征？ 时刻
1 R x (0 ) = 2T
∫
T −T
2
x 2 (t ) d t
R x (0) = ϕ x
注意：信号经过自相关分析后， 注意：信号经过自相关分析后，反映随机成份能 =0附近 附近， 量集中于τ=0附近，而周期信号的能量将以原周 期在τ轴上延续重复出现。 期在τ轴上延续重复出现。
(1) 概率密度分布 p 特点： 特点：
• 上图：振动信号的概率密 上图： 度分布图形陡峭、峰尖、 度分布图形陡峭、峰尖、底 部窄。 部窄。
信号分析与处理【精品-PPT】_图文_图文
与模拟处理系统相比数字处理系统具有以下优点： （1）数字处理系统可以完成许多模拟处理系统感 到困难甚至难以完成的复杂的信号处理任务。 以信号的谱分析为例，模拟处理系统通常要采用
大量的窄带滤波器来构成，不仅处理功能有限，而且分 辨力低，分析时间长。而现代数字谱分析采用快速傅里 叶变换算法（FFT），对于 1024点序列作谱分析只需 十几ms甚至几ms，实时处理能力很强，而且频谱分辨 能力也很强，在超低频段（1Hz）可达1mHz量级，在 高频段（100kHz)，可达250kHz，而且运算及输出功 能极其丰富。
又如在自动控制工程中需要过滤数赫或十数赫的信
号，采用模拟滤波，其电容电感数值可能大得惊人而不 易实现，但采用数字滤波方法却显得轻而易举。
又如图像信号处理正是利用数字计算机具有庞大的 存储单元及复杂的运算功能才得已实现。
2. 灵活性 对模拟系统而言，它的性能取决于构成它的一些
元件的参数，如欲改变其性能就必须改变这些硬件参数 ，重新构成新系统。对数字系统而言，系统的性能主要 取决于系统的设置及其运算规则或程序，因此只要改变 输入系统存储器的数据或改变运算程序，即能得到具有 不同性能的系统，丝毫不会带来困难，具有高度的灵活 性。
3. 精度高 模拟系统的精度主要取决于元器件的精度，一般 模拟器件的精度达到10-3已很不易。而数字系统的精度 主要取决于字长，16位字长可达10-4以上。
4. 稳定性好
模拟系统中各种器件参数易受环境条件的影响，如 产生温度漂移、电磁感应、杂散效应等。而数字系统只 有表示0、1两个电平，受这些因素的影响要小得多。
一般来说，把对信号进行分析和处理的系统归 纳为信号处理系统。
信号处理系统可分为：模拟处理系统和离散处 理系统两类。
第二章_信号分析与处理基础 共101页PPT资料
如下周期方波的时域描述：
x(t)
A
x ( t ) x ( t nT 0 )
x
(t)
A
A
0 t T0 2
T0 t 0
T0
2
应用傅里叶级数展开：
x (t) 4 A (s0 it n 1 3 s3 in 0 t 1 5 s5 in 0 t ...)式中：
21
华南农业大学工程学院
傅立叶级数的三角函数形式还可以改写成：
xta0 (anco n0 stb nsin n0t) n 1
x(t) a0 An cos(n0t n ) n1
周期信号是由一个或几个、乃至无穷多 个不同频率的谐波叠加而成的。式中第 一项a0为周期信号中的常值或直流分量， 从第二项依次向下分别称为信号的基波 或一次谐波、二次谐波、三次谐
3）从信号的能量上 --能量信号与功率信号。
5
华南农业大学工程学院
1） 确定性信号和随机信号 可以用明确数学关系式描述的信号称为确定性信号。 不能用数学关系式描述的信号称为随机信号。
随机信号
6
华南农业大学工程学院
a) （确定性信号）周期信号：经一定时间间隔可重复出现的
信号 b)
x ( t ) = x ( t + nT0 ) (n =1，2，3….)
0
2 T0
将上式改写为：
x(t)4A( 1sint) n1n
式中：
n0
以 为独立变量，得到该周期方波的频域描述。
n1,3,5,...
13
华南农业大学工程学院
《振动分析基础》课件
主动控制和被动控制的应用实例
主动控制应用实例
在桥梁、高层建筑等大型结构中，采用主动控制技术抑制地震、风等引起的振动；在精 密仪器中，采用主动控制技术抑制微小振动，提高测量精度。
被动控制应用实例
在汽车和航空器中，采用被动控制技术降低振动和噪音；在电子设备中，采用被动控制 技术吸收电磁干扰，提高设备性能。
REPORTING
振动分析的基本概念和原理
频率
单位时间内振动的次数。
阻尼
振动系统内部或外部阻力使振 幅逐渐减小的性质。
振幅
振动物体离开平衡位置的最大 距离。
周期
完成一次振动所需的时间。
共振
当策动力的频率与物体的固有 频率相等时，振幅急剧增大的 现象。
PART 02
振动分析的基本理论
单自由度系统的振动分析
自由振动分析
环境工程中的振动分析应用
总结词
环境保护、噪声控制
详细描述
在环境工程中，振动分析被应用于环境保护和噪声控制等领域。通过分析环境中的振动信号，工程师可以了解噪 声的来源和传播途径，制定有效的噪声控制措施，从而改善环境质量，保护人们的健康和生活质量。
2023-2026
END
THANKS
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PART 05
振动分析的工程应用
机械工程中的振动分析应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
广泛应用、提高效率和性能
在机械工程中，振动分析被广泛应用于各种设备和机器的 设计、优化和故障诊断。通过分析振动数据，工程师可以 了解设备的运行状态，预测潜在的故障，从而提高设备的 效率和性能，延长使用寿命。
航空航天工程中的振动分析应用
振动信号的处理和分析
机械故障类型： 轴承故障、齿轮 故障、转子不平 衡等
振动信号处理技 术：信号采集、 信号预处理、特 征提取、模式识 别等
地震信号分析
01
02
03
04
地震信号的特点： 频率范围广、信 号强度低、噪声 干扰大
地震信号处理的 方法：滤波、降 噪、特征提取、 模式识别等
地震信号分析的 应用：地震预警、 地震监测、地震 灾害评估等
连续小波变换（CWT）：将信 号分解成一系列小波基的线性 组合，得到信号的时频分布。
离散小波变换（DWT）：将信 号分解成一系列离散小波基的 线性组合，得到信号的时频分 布。
希尔伯特-黄变换（HHT）：将 信号分解成一系列瞬时频率和 瞬时相位的组合，得到信号的 时频分布。
经验模态分解（EMD）：将信 号分解成一系列固有模态函数 （IMF）的线性组合，得到信 号的时频分布。
故障类型识别算法
基于时域特征的识别算法
基于深度学习的识别算法
基于频域特征的识别算法
基于模式识别的识别算法
基于时频域特征的识别算法
基于数据融合的识别算法
0 1
振动信号的采集：使用加速度 计、陀螺仪等传感器进行数据 采集
0 4
模式识别：使用机器学习算法 对振动信号进行分类和识别
实例分析
0 2
信号预处理：对采集到的数据 进行滤波、降噪等处理
数据存储：将采集 到的信号存储到计 算机或存储设备中
采集过程中的影响因素
01
传感器的选择：根据信号类型和频率选择合适的传 感器
02
采样频率：采样频率应满足信号频率的两倍以上
03
采样精度：根据信号精度要求选择合适的采样精度
04
抗干扰能力：采集过程中需要考虑电磁干扰、机械 振动等干扰因素
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同样{X(k)}, 的平均功率为：
2.2 能量信号的Fourier分析
如果{x(k)}为实，则有共轭对称性，有： X(ω)=X* (-ω )
2.3能量信号的矩 设{x(k)}为实能量有限信号k=0, ±1, ±2,且其矩存在。则n阶矩为 这些矩是对信号{x(k)} 与其延迟或超前信号乘积之间的相似程度的数字度量。
3) 通过谐波分量间的相位关系，可检测和表征时间序 列中的非线性，以及辨识非线性系统。
4) 检测和表征信号中的循环平稳性以及分析和处理循环平 稳信号。 高阶循环统计量能自动抑制任何平稳（高斯与非高斯）噪 声的影响。
2。确知信号的矩谱分析
2.1确定性信号的能量与功率 设 {X(k)})(k=0;±1,…为实确知信号,其瞬时功率为 !X(k)!2，总能量为:
性质:
特例
准周期能量信号的矩谱
另一种定义
矩谱的特殊情况
能量信号的标量度量
旋转机械的非线性耦合
在状态监测和故障诊断中,系统及有关故障源所产生信号的基频及高阶谐 波会出现一种非线性耦合现象, 如3 个波形非线性耦合现象的产生与传递波连续介质中的非线性扰动有 关. 在介质中,各种非线性因素(如磨损、非线性刚度、间隙、波形的调制等等) 会激发各种不稳定的振动模态,最初这些模态线性变化,随着进一步发展, 在一定条件下会通过非线性耦合作用产生新的频率成分,能量从不稳定模 态通过耦合传递给新的频率成分,从而达到稳定振动模态. 可见非线性因素会使得拾取的时间序列表现出一定的非线性,在频域表现 为不同频率成分间的相位变化与其频率变化相同; 某一频率成分等于2个频率成分的和或差,且相应相位为2 个频率成分的 相和或差;相位之比等于频率之比等. 这就是所谓的非线性耦合现象. 大量 的实验证明,在旋转机械中存在非线性耦合现象.
(4) 不同频率成分间的耦合模式.
旋转机械不同部件或零件产生的信号往往表现为不同 特征频率的谐波,由于相位的相关性,可能与其他部分自 激发生的谐波间产生相位耦合.
基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取
振动信号非线性相位耦合主要有以下几种来源: 一是滚动轴承、齿轮等零件振动信号中的调制现象; 二是由于系统结构参数变化(如不对中) 产生的非线性相 位耦合; 三为非线性刚度、摩擦、复杂润滑条件等引起的非线性。 这些非线性因素会激发各种不稳定的振动模态, 随着故障 的发展, 在一定条件下会通过非线性耦合产生新的频率成 分, 能量通过耦合传递给新的频率成分, 从而达到稳定振动 模态。 因此, 非线性因素会使振动信号表现出一定的非线性,在频 域表现为不同频率成分间的相位变化与其频率的变化相同。
双谱的性质
(1) 双谱满足以下对称性
(2) 零均值高斯信号的高阶谱(阶数大于2) 等于零。 因此双谱很适宜于分析淹没在高斯噪声中的非高斯信号, 理 论上可以完全抑制噪声, 提取有用信息。 (3) 双谱保留了信号的相位信息, 可以用来描述非线性相位耦合。 使用中常将双谱做归一化处理得到双相干谱
振动信号处理
第四章高阶谱分析
1。高阶谱的定义
多谱特例： n=2 功率谱 n=3 三阶谱或双谱Bispectrum n=4 四阶谱（三谱）Trispectrum 高阶统计量包括：高阶矩、高阶累积量、高阶矩谱和累积量谱。
信号处理中为什么要用多谱？
多谱（polyspectra） ➢高阶矩谱（higher-order moment spectra） ➢高阶累积量谱(higher-order cumulant spectra)组成， 可对确定性信号和随机信号定义。
例一：碰摩引起的不同频率成分的二次相位耦合模式。用如下仿真 信号说明: 设转子振动信号包含两个不同的频率, 即
式中 X1 是由不平衡引起的与转速同步的频率, X2为异步自激频 率, 典型的波形如图1 (a) 所示。设由于发生碰摩, 一边的波形被截 断, 如图1(b) 所示, 则对应频谱上出现和频与差频频率成份,参见图 1 (c)。
旋转机械的非线性耦合主要表现模式：.
(1) 调制信号的非线性耦合模式： 设载波信号为 x ( t) = A sin (ωt + φ1) 被调幅信号和被调相信号分别为 a ( t) = a′sin ( pt + φ 2) 和θ( t) = θ′sin ( pt + φ 2)
x ( t) = A) ]sin (ωt + φ 1) =A { sin (ωt + φ 1) +a′2cos[ (ω p) t + φ 1 - φ 2 ] +a′2cos[ (ω + p) t + φ 1 + φ 2 ]}
1) 在信号检测、参数估计和分类问题中可以抑制具有未 知谱特征的高斯噪声过程；双谱还可以抑制具有对称概 率密度函数pdf的非高斯噪声。
由于仅对高斯过程所有高于2阶的累积量（谱）均 为零。因此，如果一个非高斯过程与加性高斯噪声同时 被接收，当变换到高阶累积量域时，理论上可以消除该 噪声。所以，在这类信号处理中，从观察信号的累积量 谱中检测和/或估计信号参数将是有利的。累积量谱域 是高信噪比（SNR）域，可进行信号检测、参数估计， 甚至全信号重构。非零多谱可表明过程对正态性的偏离 程度。
2) 重构信号或系统的相位和幅度响应；提取信号偏离高 斯性的信息，估计非高斯参量信号的相位。
多谱（矩和累计量）保留了信号的真实相位特征。对于 信号处理中时间序列数据的建模，过去几乎仅利用二阶 统计量，他们通常是最小二乘优化准则的结果。然而， 自相关域抑制了信号的相位信息。在自相关域（或功率 谱）仅对最小相位信号才能精确重构相位。而由于多谱 同时保留了幅度和非最小相位信息，因此在高阶谱域可 进行非最小相位信号重构或系统辨识
(2) 某一频率成分自身的非线性耦合模式 旋转机械产生信号的周期性表现为一簇特征频率谐波,且在相 位上表现出一定的相关性,该频率成分自身会产生非线性耦合.
(3) 结构参数变化引起的耦合模式 由于故障使系统结构的几何参数变化,会使振动信号隐 含的频率成分与相位间存在一种相位耦合关系,即不同 频率之比与相应相位之比相同.
2.2 能量信号的Fourier分析
如果{x(k)}为实，则有共轭对称性，有： X(ω)=X* (-ω )
2.3能量信号的矩 设{x(k)}为实能量有限信号k=0, ±1, ±2,且其矩存在。则n阶矩为 这些矩是对信号{x(k)} 与其延迟或超前信号乘积之间的相似程度的数字度量。
3) 通过谐波分量间的相位关系，可检测和表征时间序 列中的非线性，以及辨识非线性系统。
4) 检测和表征信号中的循环平稳性以及分析和处理循环平 稳信号。 高阶循环统计量能自动抑制任何平稳（高斯与非高斯）噪 声的影响。
2。确知信号的矩谱分析
2.1确定性信号的能量与功率 设 {X(k)})(k=0;±1,…为实确知信号,其瞬时功率为 !X(k)!2，总能量为:
性质:
特例
准周期能量信号的矩谱
另一种定义
矩谱的特殊情况
能量信号的标量度量
旋转机械的非线性耦合
在状态监测和故障诊断中,系统及有关故障源所产生信号的基频及高阶谐 波会出现一种非线性耦合现象, 如3 个波形非线性耦合现象的产生与传递波连续介质中的非线性扰动有 关. 在介质中,各种非线性因素(如磨损、非线性刚度、间隙、波形的调制等等) 会激发各种不稳定的振动模态,最初这些模态线性变化,随着进一步发展, 在一定条件下会通过非线性耦合作用产生新的频率成分,能量从不稳定模 态通过耦合传递给新的频率成分,从而达到稳定振动模态. 可见非线性因素会使得拾取的时间序列表现出一定的非线性,在频域表现 为不同频率成分间的相位变化与其频率变化相同; 某一频率成分等于2个频率成分的和或差,且相应相位为2 个频率成分的 相和或差;相位之比等于频率之比等. 这就是所谓的非线性耦合现象. 大量 的实验证明,在旋转机械中存在非线性耦合现象.
(4) 不同频率成分间的耦合模式.
旋转机械不同部件或零件产生的信号往往表现为不同 特征频率的谐波,由于相位的相关性,可能与其他部分自 激发生的谐波间产生相位耦合.
基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取
振动信号非线性相位耦合主要有以下几种来源: 一是滚动轴承、齿轮等零件振动信号中的调制现象; 二是由于系统结构参数变化(如不对中) 产生的非线性相 位耦合; 三为非线性刚度、摩擦、复杂润滑条件等引起的非线性。 这些非线性因素会激发各种不稳定的振动模态, 随着故障 的发展, 在一定条件下会通过非线性耦合产生新的频率成 分, 能量通过耦合传递给新的频率成分, 从而达到稳定振动 模态。 因此, 非线性因素会使振动信号表现出一定的非线性,在频 域表现为不同频率成分间的相位变化与其频率的变化相同。
双谱的性质
(1) 双谱满足以下对称性
(2) 零均值高斯信号的高阶谱(阶数大于2) 等于零。 因此双谱很适宜于分析淹没在高斯噪声中的非高斯信号, 理 论上可以完全抑制噪声, 提取有用信息。 (3) 双谱保留了信号的相位信息, 可以用来描述非线性相位耦合。 使用中常将双谱做归一化处理得到双相干谱
振动信号处理
第四章高阶谱分析
1。高阶谱的定义
多谱特例： n=2 功率谱 n=3 三阶谱或双谱Bispectrum n=4 四阶谱（三谱）Trispectrum 高阶统计量包括：高阶矩、高阶累积量、高阶矩谱和累积量谱。
信号处理中为什么要用多谱？
多谱（polyspectra） ➢高阶矩谱（higher-order moment spectra） ➢高阶累积量谱(higher-order cumulant spectra)组成， 可对确定性信号和随机信号定义。
例一：碰摩引起的不同频率成分的二次相位耦合模式。用如下仿真 信号说明: 设转子振动信号包含两个不同的频率, 即
式中 X1 是由不平衡引起的与转速同步的频率, X2为异步自激频 率, 典型的波形如图1 (a) 所示。设由于发生碰摩, 一边的波形被截 断, 如图1(b) 所示, 则对应频谱上出现和频与差频频率成份,参见图 1 (c)。
旋转机械的非线性耦合主要表现模式：.
(1) 调制信号的非线性耦合模式： 设载波信号为 x ( t) = A sin (ωt + φ1) 被调幅信号和被调相信号分别为 a ( t) = a′sin ( pt + φ 2) 和θ( t) = θ′sin ( pt + φ 2)
x ( t) = A) ]sin (ωt + φ 1) =A { sin (ωt + φ 1) +a′2cos[ (ω p) t + φ 1 - φ 2 ] +a′2cos[ (ω + p) t + φ 1 + φ 2 ]}
1) 在信号检测、参数估计和分类问题中可以抑制具有未 知谱特征的高斯噪声过程；双谱还可以抑制具有对称概 率密度函数pdf的非高斯噪声。
由于仅对高斯过程所有高于2阶的累积量（谱）均 为零。因此，如果一个非高斯过程与加性高斯噪声同时 被接收，当变换到高阶累积量域时，理论上可以消除该 噪声。所以，在这类信号处理中，从观察信号的累积量 谱中检测和/或估计信号参数将是有利的。累积量谱域 是高信噪比（SNR）域，可进行信号检测、参数估计， 甚至全信号重构。非零多谱可表明过程对正态性的偏离 程度。
2) 重构信号或系统的相位和幅度响应；提取信号偏离高 斯性的信息，估计非高斯参量信号的相位。
多谱（矩和累计量）保留了信号的真实相位特征。对于 信号处理中时间序列数据的建模，过去几乎仅利用二阶 统计量，他们通常是最小二乘优化准则的结果。然而， 自相关域抑制了信号的相位信息。在自相关域（或功率 谱）仅对最小相位信号才能精确重构相位。而由于多谱 同时保留了幅度和非最小相位信息，因此在高阶谱域可 进行非最小相位信号重构或系统辨识
(2) 某一频率成分自身的非线性耦合模式 旋转机械产生信号的周期性表现为一簇特征频率谐波,且在相 位上表现出一定的相关性,该频率成分自身会产生非线性耦合.
(3) 结构参数变化引起的耦合模式 由于故障使系统结构的几何参数变化,会使振动信号隐 含的频率成分与相位间存在一种相位耦合关系,即不同 频率之比与相应相位之比相同.