机械故障诊断第2讲信号分析与处理(免费阅读).pptVIP

Anhui University of Technology 2.4.1　振动信号予处理 1、提取或去除趋势项 　在信号分析中，一般把周期大于记录长度的频率成分叫做趋势项，它代表数据缓慢变化的趋势。这种变化由于环境条件（如温度、电压等）变化或仪器性能漂移而造成。如果是前者就要从数据中去除，如果是后者，则包含了机器状态的信息，希望提取趋势项用于诊断。去除或提取趋势项可以用模拟电路，也可用数字滤波。 模拟电路用各种高通、低通、带通、带阻等滤波器，数字电路滤波方法原理如下： 趋势项一般可以用一个多项式函数来表示，设为 　　　　 由测量获得的一组离散数据，来拟合上式，通过保证残差最小来获得这个多项式的系数，就确定了趋势项。 Anhui University of Technology 2.4　振动信号予处理 2、线性滤波 　滤波的实质是去除或抑制某些范围内的信号成分。去除或减少噪声以提高信噪比（有用信号功率与噪声功率之比）。滤波分模拟滤波和数字滤波两种。 信号中有用成分与噪声的关系大体上有相加（线性滤波解决）、相乘、卷积（要用同态滤波方法）等几种关系。对于相乘和卷积关系关系，可以采用同态滤波方法，即先用某种方法（如取对数）将相乘和卷积转化为相加再处理。 对于噪声信号和有用信号的相加关系，按下面两种情况分别处理（1）噪声信号和有用信号不重叠或部分重叠 这种情况可简单采用基本的滤波器来解决，就能取得较好的效果。基本的滤波器主要有高通、低通、带通、带阻四种。如果噪声信号和有用信号完全不重叠，可以将噪声完全的滤除；如果两者部分重叠，仍然可以提高信噪比。 　　 2.4　振动信号予处理 滤波器种类 传递特性 作 用 低通滤波 H(f) f (1)去除信号中不必要的高频成分，降低采样频率，避免频率混叠 (2)提取趋势项 (3)降低对记录设备的要求 (4)去掉高频干扰 高通滤波 H(f) f (1)去除趋势项，以得到较平稳的数据 (2)去除低频干扰（通常外界的机械振动干扰频率较低) (3)去掉信号中不必要的低频成分可减小记录长度或降低对记录仪器的要求 带通滤波 H(f) f (1)滤掉感兴趣频带以外的频率成分，提高信噪比 (2)用窄带滤波器从噪声中提取周期信号 (3)调制信号的检测 带阻滤波 H(f) f (1)抑制某一特定频率的干扰，如电源干扰 2.4　振动信号予处理 （2）噪声信号和有用信号相互重叠 这种情况可以采用下面三种方法进行滤波，提取周期性分量： 窄带滤波 如周期分量的频率是f0，用中心频率为f0，带宽为Δf的窄带滤波器对原信号进行滤波。周期分量在滤波后不会随带宽而变化，但宽带随机噪声的能量随带宽减小而减小，从而有效地抑制了噪声。采用窄带滤波需要首先知道周期分量的频率，否则需要不断的改变中心频率来尝试。 相关滤波 因为周期分量的自相关函数也是周期性的，而宽带随机噪声的自相关函数在延时足够大时将衰减掉，所以可以求原信号的自相关函数，如延时足够大而不衰减则可将明显的周期分量提取出来。因此，可以求原始信号的自相关函数，在大的时延上提取周期分量。 2.4　振动信号予处理 x(t)=f(t)+n(t) 再对　　　平均，得出输出信号　　 3.相干检波（同期时间平均, 从包含噪声的信号中提取周期信号） 以f(t)的周期去截取信号x(t)，共截取N段，然后将个段对应相加，得 从有白噪声n(t)干扰的信号x(t)中提取周期信号f(t) 因为二阶矩　　 此时输出的白噪声是原来输入信号中白噪声的1/　　倍，信噪比提高了　　倍。 2.4　振动信号予处理 Anhui University of Technology 4.倒频谱分析（可以处理噪声信号和有用信号是非线性关系的情况） 故障诊断中监测的信号一般不是源信号而是经过传递系统后的信号。 那么测量信号和源信号的傅立叶变换的关系为，其中 称为传递函数。 在上面的关系中，即使得出频谱图，源信号和测量的输出信号之间的关系仍难以判断，因此做变换： 此时输出信号和源信号就是一种相加的关系，很容易从频谱图中识别出来。 2.4　振动信号予处理 Anhui University of Techn