机械故障诊断信号分析与处理技术(.ppt

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1、第二章故障诊断的信号分析与处理技术（内容提要）1.信号的分类2.常用数学变换[付里叶(Fourier)变换、拉普拉斯(Laplace)变换、Z变换、希尔伯特(Hilbert)变换3.时域分析4.频域分析5.时间序列分析6.信号处理的一些特殊方法第二章故障诊断的信号分析与处理技术信号：信息的载体，通常表示为x(t)、y(t)等。信号分析与处理:对信号的加工过程。信号分析与处理的目的：从原始信号中获取更多的有用信息；更便于根据信号的特征进行判断。第二章故障诊断的信号分析与处理技术信号分析与处理的常用方法：时域分析：★统计特征参量分析（例如概率密度函数p(x)，概率分布函数F(

2、x)，均值μx，偏态指标K3，峭度指标K4，无量纲指标等）;★相关分析（自相关、互相关分析）；频域分析：幅度谱分析、功率谱分析等；时间序列分析；特殊方法：时域平均、倒频谱分析、自适应消噪技术、共振解调技术等。第二章故障诊断的信号分析与处理技术信号的分类--目的不同的信号种类采取不同的处理方法，以便获取更多的有用信息。信号的分类--依据1根据其能否用明确的数学表达式进行描述而将信号分为：确定性信号：是指能用数学表达式进行精确描述的一类信号，它可进一步分为周期信号和非周期信号。周期信号是指每隔一定的时间便重复发生一次的一类信号，简谐信号是最简单的周期信号。可表示为：x(t)=

3、x(t+T)T—周期随机信号：是指其单次试验所得信号的规律不能确定，而在大量的重复试验中则表现出某种统计特性的一类信号。说明：工程实际中、特别是在机械故障诊断领域中，我们所测得的信号大都是确定性信号和随机信号的组合，因而总体上具有一定的随机性，绝对的确定性信号是很少见的。因此，我们往往把所测机械信号笼统地说成是随机信号。第二章故障诊断的信号分析与处理技术信号的分类--依据2根据其统计特性的不同，可将随机信号分为：平稳随机信号：统计特性不随时间变化而改变的一类信号。如果信号的各阶矩都不随时间而改变，则称此信号是严平稳(强平稳)；如果信号的统计特性中只有均值和方差不随时间而改

4、变，则称此信号是宽平稳(弱平稳)。说明：在大多数情况下，在诊断机械状态监测中所测得的信号都属于平稳随机信号的范畴。实际工作中，我们往往事先假定所测信号为平稳随机信号。在平稳随机信号中各态历经信号最为重要。各态历经性：是指其总体的集合统计量与其样本的时间统计量对应相等。各态历经性的重要意义在于，可用样本来研究信号的总体特性。非平稳随机信号：统计特性随时间而改变的一类信号。第二章故障诊断的信号分析与处理技术信号的分类各态历经：st[x(t)]=st[x1(t)]=st[x2(t)]=......=st[xn(t)]平稳信号：st[x(t)]=st[x(t1)]=st[x(t

5、2)]=......=st[x(tn)]第一节信号分析与处理中的常用数学变换数学变换是信号分析与处理的数学基础常用算法：一、付里叶(Fourier)变换二、拉普拉斯(Laplace)变换三、Z变换四、希尔伯特变换(HilbertTransform)一、付里叶(Fourier)变换内涵：任何时域信号都可以由各种不同频率的简谐信号组成，付里叶变换就是研究它们之间关系的有力工具，即从时域变换至频域。重要意义：主要表现在以下几个方面1.可以把对复杂的时域信号的分析，转化为一系列不同频率的简谐信号的分析，而简谐信号是最容易产生、最便于分析、理论最成熟的信号。2.任何一个系统（机械的

6、、电器的、电子的、液压的、气动的…)都具有自身的频率特性，即对不同的频率简谐信号的输入，有不同的响应特性。如：人体、弹簧-质量系统、放大电路系统、滤波电路系统等。3.为了分析系统的工作状态，经常要求了解不同频率条件下系统的工作状态。如合唱队各个声部的音响状态、机床嘈声的悦耳要求、设备的故障源的识别等。举例—付里叶(Fourier)级数—矩形波分解举例—付里叶(Fourier)级数—周期函数分解时间幅值频率时域分析频域分析举例—齿轮系统的振动信号分析齿根裂纹输入轴回转频率：f1=990/60=16.5HzZ1、Z2啮合频率：330HzZ3、Z4啮合频率：171.2Hz一、付

7、里叶(Fourier)变换主要内容：1.付里叶(Fourier)级数：周期函数；2.付里叶(Fourier)变换：非周期函数；3.离散付里叶(Fourier)变换（DFT：DiscreteFourierTransform）4.快速付里叶(Fourier)变换（FFT：FastFourierTransform）1965年Cooley-Tukey首先提出。1.付里叶(Fourier)级数(1)周期函数及其付里叶级数展开周期函数：弹簧质量系统的简谐振动、内燃机活塞的往复运动、偏心质量的旋转运动等都是周而复始的运动，这种运动叫做周期运