信号幅值及时域处理.ppt

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1、第3章信号分析与处理3.3随机振动信号的幅域分析3.4随机振动信号的时域分析机械故障诊断学AnhuiUniversityofTechnology3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology信号分析也称为机械图像分析,分:模拟分析——即对连续时间历程记录用各种滤波器进行滤波,并用电压表显示出来数字分析——运用数字计算机对连续时间历程记录进行离散子样数字运算根据随机数据性质又分:单个样本记录分析——均值、均方值、自相关、功率谱密度、概率密度分析等一组记录样本分析——进一步进行互相关分析、互功率谱密度、频率响应函数分析

2、等在信号幅值域上进行的各种处理称为幅域分析,幅域分析的主要参数有3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology一、有量纲幅域参数均值最大值最小值均方根值方差式中Xi为采样所得一组离散数组,i=1,2,…,N。均方根值反映信号的能量大小方差表示数据的分离程度3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology二、随机信号的概率密度函数不同的随机信号其概率密度函数图形是不同的,所以它是随机信号重要特征参数之一。可作为检验正态性的依据。3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversit

3、yofTechnology轴振动机壳振动3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology轴承不对中冲击,譬如齿轮断齿引起的冲击。3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology波形指数(ShapeFactor)峰值指标(CrestFactor)脉冲指标(ImpulseFactor)裕度指标(ClearanceFactor)

4、峭度指标三、无量纲幅域诊断参数其中均方根值方根幅值对于正弦波和三角波,上述参数和幅值与频率无关3.3随机振动信号的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology三、无量纲幅域诊断参数上述参数计算时均应进行零均值化处理,即从原始信号中减去其均值,只保留动态部分进行计算。脉冲指标、裕度指标及峭度指标对脉冲类故障较敏感,特别是当故障早期发生时有明显增加,但均方根值变化不大,这些指标随故障的发展反而会下降,稳定性不太好。均方根随故障发展单调上升,稳定性好但对早期故障不敏感。所以要想取得较好故障监测效果,使用时要兼顾敏感性和稳定性。(1)同时用

5、峭度指标(或裕度指标)与均方根值进行故障检测。(2)当峭度指标(或裕度指标)上升到顶点开始下降时,要密切注意事故的发生。3.4随机振动信号的时域分析AnhuiUniversityofTechnology一般得到的原始数据都是波形的形式,某些故障信号波形具有明显的特征,可以据此进行初步的判断。时域分析最重要的特点是信号的时间顺序,即数据产生的先后次序。时域分析有相关分析和时序建模分析等一、相关分析1、相关a)线性b)无关c)相关相关系数3.4随机振动信号的时域分析AnhuiUniversityofTechnology2、自相关函数描述一个时刻的取值和另

6、一时刻(时差)的取值之间的依赖关系如果两个信号的波形是完全相似的,不管幅值怎样不同,这两个信号是完全相关的。如(a)和(b)所示。AnhuiUniversityofTechnology时延为零时,相比较的就是本身,最大,(方差)为无穷大时,如经零均值化处理则两信号不相关;=。自相关函数具有以下主要性质为信号的平均功率2)时延3)自相关函数是偶函数作用:自相关函数是区别信号类型的很有效的手段,只要信号中含有周期成分,其自相关函数RX(τ)在τ很大时不会衰减,并具有明显的周期性,而随机信号随τ增大RX将趋于零。所以可用其特性抑制噪声和检测周期性信号成分(

7、用较大时延)等。随机信号的自相关函数是衰退的。3.4随机振动信号的时域分析3.4随机振动信号的时域分析AnhuiUniversityofTechnology3.4随机振动信号的时域分析AnhuiUniversityofTechnology3.4随机振动信号的时域分析AnhuiUniversityofTechnology3、互相关函数研究两个信号之间的相互依赖关系,即研究两信号的相似性性质:非奇非偶;时延为0时,   无特定的物理意义,不一定最大,它并不代表均方值。如则两个信号相互独立。用这个性质可检测噪声中的规则信号;数据零均值化处理后,如果则相互独

8、立(对一般随机过程)若两个信号互不相关,其函数值为一个常数3.4随机振动信号的时域分析AnhuiUniver

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