《信号分析》PPT课件

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1、第2章机械故障诊断中的信号分析与处理2.1机械物理信号分析的基础知识2.2检测信号的时域分析方法2.3检测信号的频域分析方法2.4倒频谱分析方法2.5小波分析2.1机械物理信号分析的基础知识2.1.1测量信号分类2.1.2随机过程的数字特征2.1.3测量数据分析与处理方法的分类2.1.1测量信号分类动态信号确定性信号随机信号周期信号平稳信号非平稳信号非周期信号简谐信号调制型非平稳信号非各态历经信号各态历经信号瞬变信号准周期信号复杂周期信号一般非平稳信号1．确定性信号系统的状态变量可以用确定的时间函数来

2、表述，则称这样的物理过程是确定性的，而描述它们的测量数据就是确定性信号。确定性信号周期信号简谐信号的基本物理量：频率、振幅和初相位；复杂周期信号：一系列离散的简谐分量之和，其中任意两个分量的频率比都是有理数。非周期信号准周期信号：由一些不同离散频率的简谐信号合成的信号，但它不具有周期性，组成它的简谐分量中总有一个分量与另一个分量的频率比为无理数；瞬态信号的时间函数为各种脉冲函数或衰减函数。2．随机信号随机过程：如果系统的状态变量不能用确切的时间函数来表述，无法确定状态变量在某时刻的确切数值，其物理过程

3、具有不可重复性和不可预知性时；随机信号：描述随机过程的测量数据就是随机信号。样本函数：每一个时间历程xi(t)。随机变量：随机过程在某时刻ti的取值x1(ti),x2(ti)......xN(ti)......平稳随机信号平稳随机过程：如果随机过程X(t)各样本函数不同时刻取值的随机变量的统计特性（如均值、均方值、概率密度等）分别相等，即统计特性与统计时间无关，则称X(t)为平稳随机过程；各态历经平稳随机过程：对平稳随机过程，若用任一样本函数得到的时间统计特性与随机过程X(t)所有样本统计特性（集合统

4、计特性）相等时。随机过程的样本函数2.1.2随机过程的数字特征1．数学期望(均值函数)2．均方值3．方差(均方差值)4．相关函数p(x,t)是X(t)的概率密度函数E【X(t)】是随机信号X(t)的所有样本函数xj(t)(j=1,2,3…..)在各个函数值得平均，可认为是随机过程各个时刻的摆动中心。Ψx2为X(t)的均方值。均方值反映了过程的能量特征其正平方根值称为均方根值。бx2为X(t)的方差，方差的正平方根бx称为X(t)标准差，它表示随机过程X(t)在时刻t对于均值μx(t)的偏离程度，是数据

5、分散度的测量。Rx(t1,t2)是随机信号X(t)的自相关函数，是X(t)在两个不同时刻的相互依存程度和相似程度。5.偏斜度6.峭度2.1.3测量数据分析与处理方法的分类1.按任务分：(1)预处理(2)二次处理(3)最终处理2.按方式分：(1)在线处理(2)离线处理3.按手段分：(1)模拟式分析(2)数字式分析数字信号处理的基本组成2.2检测信号的时域分析方法2.2.1波形分析及动态指标2.2.2时域同步平均法2.2.3相关函数诊断法2.2.1波形分析及动态指标1．时域故障诊断的概率分析法P[x<

6、X(t)

7、x

8、(3)均方值均方根植(4)方根幅值(5)方差(6)偏斜度偏度反映信号概率分布的中心不对称程度(7)峭度陡度反映信号概率密度函数峰顶的凸平度无量纲动态指标波形指标脉冲指标峰值指标裕度指标基本要求：1)对故障和缺陷足够

9、敏感；2)对信号的幅值和频率变化不敏感，只依赖于幅值分布的形状建议：诊断能力排序：峭度→裕度指标→脉冲指标→峰值指标→波形指标分析结果证实：波形指标K和峰值指标G对冲击脉冲的多少和幅值分布形状的变化不够敏感，而裕度指标L和脉冲指标I则比较敏感，在机器震动和噪声分析诊断中可以加以应用。轴承外圈损伤21小时时峭度和峰值指标的比较2.2.2时域同步平均法例子：信号x(t)＝y(t)＋n(t)y(t)—周期信号；n(t)—白噪声以y(t)的周期截取信号x(t)，共截得N段，然后将各段对应点相加，得再对x(ti

10、)平均，得到输出信号y´(ti)白噪声定义：在感兴趣的频率范围内，每单位带宽内具有连续频谱和恒定的功率谱密度的随机噪声。白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。从我们耳朵的频率响应听起来它是非常明亮的“咝”声（每高一个八度，频率就升高一倍。因此高频率区的能量也显著增强）。时域同步平均法的作用：在混有噪声干扰的信号中提取周期性分量，提高信号的信噪比。时域同步平均法的原理离散信号的时域同步平均x(nTs)，n