各种信号处理方法总结概要
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阶比分析
(4)知识点: • 阶次分析:阶次就是参考轴(如主轴)每转内发 生的循环振动次数,也即振动频率与轴频之比。 (基准频率(转轴转速)的倍数) O=循环振动次数/r(阶) • 阶次与频率的关系为:f=o*n/60 • 其中,o为阶次,n为参考轴转速(r/min),f为信 号的振动频率。
阶比分析
希尔伯特变换
• 1 、原理:将信号s(t)与1/(πt)做卷积,以得到s'(t)。 因此,希尔伯特变换结果s'(t)可以被解读为输入是s (t)的线性非时变系统的输出,而此系统的脉冲响 应为1/(πt)。 • 2 、适用信号:窄带信号 • 3 、优点: • (1)通过希尔伯特变换,使得我们对短信号和复杂 信号的瞬时参数的定义及计算成为可能,能够实现 真正意义上的瞬时信号的提取。 • (2)用Hilbert变换就是为了构造解析信号,因为在 分析中用解析信号比较方便,而且该解析信号的谱 是原信号谱的1/2(正半轴的谱)。
FFT
• 4 、缺点: • (1)Fourier变换是整个时间域内的积分,不能 反映某一局部时间内信号的频谱特性,即在时间 域上没有任何分辨率。(全局变换) • (2)Fourier变换可能会漏掉较短时间内信号的 变化,特别是少数突出点,造成所谓的“谱涂抹” 现象。 • (3)这种方法对于当原始信号为平稳且具有明显 区别的频谱特性时是比较有效的。
信号处理方法总结
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FFT
• 1 、原理:FFT是离散傅立叶变换的快速算法, 可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上 是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之 后,就很容易看出特征了。 • 2 、适用信号:在分析线性、平稳信号时,傅立叶 变换有优良的性能。 • 3 、优点:利用傅立叶变换把信号映射到频域内, 可以看频域上的频率和相位信息,提取信号的频 谱 ,用信号的频谱特性分析时域内难以看清的问 题。
STFT
• 4 、缺点: • (1)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求 。 • (2)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,其形状和大小就不再发生改 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。
倒频谱
• 1 、原理:倒频谱,就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆 变换,将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加,从而在其 倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量,便于提 取所关心的频率成分较准确地反映故障特性。 • 2 、适用信号:时域信号 • 3 、优点: • (1)该分析方法受传感器的测点位置及传输途径的影响 小,能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线, 对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的 分析甚为有效。 • (2)可以分析复杂频谱图上的周期结构,分离和提取在 密集调频信号中的周期成分,
• 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
STFT
• 1 、原理:把信号划分成许多较小的时间间隔,
并且假定信号在短时间间隔内是平稳(伪平稳) 的,用Fourier变换分析每一个时间间隔,以确定 该间隔存在的频率,以达到时频局部化之目的。 • 2适用信号:平稳信号
• 3、 优点:
• (1)比起傅里叶变换更能观察出信号瞬时频率的信 息。 • (2)在一定程度上,克服了傅里叶变换全局变换的 缺点。
小波分析
• (2)小波分析具有能够根据分析对象自动调整有 关参数的“自适应性”和能够根据观测对象自动 “调焦”的特性。 • 4 、缺点: • (1)时间窗口与频率窗口的乘积为一个常数。这 就意味着如果要提高时间精度就得牺牲频率精度, 反之亦然,故不能在时间和频率同时达到很高的 精度。 • (2)小波变换通过小波基的伸缩和平移实现信号 的时频分析局部化, 小波基一旦选定,在整个信号 分析过程中只能使用这一个小波基。这将造成信 号能量的泄露,产生虚假谐波。
阶比分析
• 1 、原理:阶比分析的实质是将等时间采样序列 转换成等角度采样序列,从而将时域非稳定信号 转变成角度域稳定信号,以便观察与转速有关的 振动成分。 • 2 、适用信号:非稳定信号 • 3 、优点: • (1)对于转频不断变化的旋转机械振动信号,运 用阶次跟踪分析方法能够避免常规快速傅里叶分 析中出现的“频率模糊”现象。 • (2)由于旋转机械的振动通常与转速有密切联系, 因此阶比分析在旋转机械特征分析的非平稳信号 分析中占有重要地位
小波分析
• 1 、原理:小波分析是一种窗口的大小固定、形 状可变,时间窗和频率窗都可以改变的时频局部 化信号分析方法,即在低频部分具有较高的频率分 辨率和较低的时间分辨率。在高频部分具有较高 的时间分辨率和较低的频率分辨率。 • 2 、适用信号:很适合分析非平稳信号和提取信 号的局部特征。 • 3 、优点: • (1)时域和频域同时具有良好的局部性质,因而 能有效的从信号中提取资讯,能够较准的检测出 信号的奇异性及其出现位置。
倒频谱
• 4 、缺点:进行多段平均的功率谱取对数后,功率谱中与调 制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而 放大,降低了信噪比。 • 5 、知识点: • (1)数学上:信号的倒频谱=IFT(log(|FT(信号)|)+j2πm)(m 为实数) • (2)算法:信号 -> 傅立叶变换 -> 取绝对值 -> 取对数 -> 相位展开 -> 逆傅立叶变换 -> 倒频谱 • (3)倒频谱是频谱的频谱。时域信号经过傅立叶积分变换 可转换为频率函数或功率谱密度函数,如果频谱图上呈现 出复杂的周期结构而难以分辨时,对功率谱密度取对数再 进行一次傅立叶积分变换,可以使周期结构呈便于识别的 谱线形式。