压缩机振动信号频谱分析与故障诊断

振动分析

振动分析 常见故障类型及频谱 一、常见的故障主要包括以下几类： 1）共振2）不平衡3）不对中4）轴弯曲 5）机械松动6）电动机问题7）滑动轴承问题 8）滚动轴承问题9）齿轮问题10）皮带问题11）风机问题12）泵的问题 二、频谱 1、共振 1.1 判断依据： 共振是旋转机械常见的问题。旋转部件如转轴的共振通常叫做临界转速。共振存在于一个结构的所有部件，甚至在管路和水泥地板等，重要的是要避免机器运行在导致共振的频率上。识别共振的简单方法是比较同一轴承三个方向水平、垂直和轴向的振动值，如果某一方向的振动大于其它方向的振动三倍以上，机器则可能在该方向存在共振。 1.2 频谱现象： 1.3 解决方法： 在可能的条件下改变机器的转速，常用的解决方法是改变机器结构的质量或刚度。 2、不平衡 2.1 判断依据： 当旋转部件的重心与旋转中心不一致，即质量偏心时产生不平衡。不平衡的转子产生离心力使轴承损坏，导致轴承寿命降低。仅仅百分之几毫米的重心位移可引起非常大的推动力。不平衡引起明显的转频振动。 2.2 频谱现象：

2.3 解决方法： 找动平衡 3、不对中 3.1 判断依据： 不对中是指两个耦合的轴的中心线不重合，如果州中心线平行称为平行不对中，如果轴中心线在一点相交则称为角不对中，现实中的不对中是两种类型的结合。 3.2 频谱现象： 4、轴弯曲 4.1 判断依据： 轴弯曲引起的振动类似不对中，轴弯曲可能是电动机转子笼条故障引起的转子受热不均导致的。如果弯曲发生在轴中心位置，主导振动是1 x RPM，如果弯曲发生在接近、连轴器，主导振动频率会是2 x RPM。 4.2 频谱现象： 5、机械松动 5.1 判断依据： 有两种机械松动，旋转和非旋转，旋转松动指在机器旋转和固定部件间存在太大的空间；非旋转松动指两个固定部件之间间隙太大。二者都在三个测量方向产生过大的1x RPM 谐频振动。 5.2 频谱现象：

电动机三种典型振动故障的诊断(1)

电动机三种典型振动故障的诊断 1 引言 某造纸厂一台电动机先后出现了三种典型的振动故障: (1) 基础刚性差; (2) 电气故障; (3) 滚动轴承损坏。 现将诊断分析及处理过程进行简单的描述和总结: 此电动机安装于临时混凝土基础上，基础由四根混凝土支柱支撑于二楼楼板横梁上，基础较为薄弱。电动机运行时振动较大，基础平台上感觉共振强烈。没有发现其他异常。 电动机结构型式及技术参数如下: 三相绕线型异步电动机 型号:yr710-6 额定功率:2000kw 额定转速:991r/min 工作频率:50hz 额定电压:10kv 极数:6 滚动轴承:联轴节端nu244c3; 6244c3 末端: nu244c3 (fag) 针对本电动机的特点,采用entek data pactm 1500数据采集器＋9000a-lbv加速度传感器; enmoniter odyssey软件进行振动数据的采集和分析: 2 电动机基础刚性弱的诊断过程 2001年8月21日，采用entek data pactm 1500数据采集器对此电动机进行测试。首先，

断开联轴节，进行电动机单试。测量电动机两端轴承座处水平、垂直、轴向三个方向的振动速度有效值(mm/s rms)、振动尖峰能量(gse)幅值及频谱;测量电动机地脚螺栓、基础、基础邻近台板各点及台板下支撑柱上各点的振动位移峰峰值(μm p-p); 测量电动机两侧轴承座 水平、垂直方向的工频(1×n)振动相位角。将电动机断电，采集断电瞬间前后电动机振动频谱瀑布图。 之后，重新找正对中，带负荷运行进行测试，测试内容同上。 测点位置如图1所示;对电动机基础、地脚螺栓及台板各点振动幅值进行测量的数据如图2、图3所示。 图1 图2 振动数据侧视图

对正弦信号的采样频谱分析.doc

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计 课程名称：课程设计2 设计题目：对正弦信号的抽样频谱分析院系：电子与信息工程学院 班级：0805203 设计者：褚天琦 学号：1080520314 指导教师：郑薇 设计时间：2011-10-15 哈尔滨工业大学

一、题目要求： 给定采样频率fs，两个正弦信号相加，两信号幅度不同、频率不同。要求给定正弦信号频率的选择与采样频率成整数关系和非整数关系两种情况，信号持续时间选择多种情况分别进行频谱分析。 二、题目原理与分析： 本题目要对正弦信号进行抽样，并使用fft对采样信号进行频谱分析。因此首先对连续正弦信号进行离散处理。实际操作中通过对连续信号间隔相同的抽样周期取值来达到离散化的目的。根据抽样定理，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。设抽样周期为TS(抽样角频率为ωS)，则 可见抽样后的频谱是原信号频谱的周期性重复，当信号带宽小于奈奎斯特频率的二分之一时不会产生频谱混叠现象。 因此，我们对采样频率的选择采取fs>2fo,fs=2fo,fs<2fo三种情况进行分析。对信号采样后，使用fft函数对其进行频谱分析。为了使频谱图像更加清楚，更能准确反映实际情况并接近理想情况，我们采用512点fft。取512点fft不仅可以加快计算速度，而且可以使频谱图更加精确。若取的点数较少，则会造成频谱较大的失真。 三、实验程序： 本实验采用matlab编写程序，实验中取原信号为 ft=sin(2πfXt)+2sin(10πfXt)，取频率f=1kHz，实验程序如下： f=1000;fs=20000;Um=1; N=512;T=1/fs; t=0:1/fs:0.01; ft=Um*sin(2*pi*f*t)+2*Um*sin(10*pi*f*t); subplot(3,1,1); plot(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft'); title('抽样信号的连续形式'); subplot(3,1,2); stem(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft');

转动设备常见振动故障频谱特征案例分析

转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析 一、不平衡 转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀造成的质量偏心，以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等，都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用，发生异常振动。 转子不平衡的主要振动特征： 1、振动方向以径向为主，悬臂式转子不平衡可能会表现出轴向振动； 2、波形为典型的正弦波； 3、振动频率为工频，水平与垂直方向振动的相位差接近90度。 案例：某装置泵轴承箱靠联轴器侧振动烈度水平13.2 mm／s，垂直11.8mm ／s，轴向12.0 mm／s。各方向振动都为工频成分，水平、垂直波形为正弦波，水平振动频谱如图1所示，水平振动波形如图2所示。再对水平和垂直振动进行双通道相位差测量，显示相位差接近90度。诊断为不平衡故障，并且不平衡很可能出现在联轴器部位。

解体检查未见零部件的明显磨损，但联轴器经检测存在质量偏心，动平衡操作时对联轴器相应部位进行打磨校正后振动降至2.4 mm／s。 二、不对中 转子不对中包括轴系不对中和轴承不对中两种情况。轴系不对中是指转子联接后各转子的轴线不在同一条直线上。轴承不对中是指轴颈在轴承中偏斜，轴颈与轴承孔轴线相互不平行。通常所讲不对中多指轴系不对中。 不对中的振动特征： 1、最大振动往往在不对中联轴器两侧的轴承上，振动值随负荷的增大而增高；

2、平行不对中主要引起径向振动，振动频率为2倍工频，同时也存在工频和多倍频，但以工频和2倍工频为主； 3、平行不对中在联轴节两端径向振动的相位差接近180度； 4、角度不对中时，轴向振动较大，振动频率为工频，联轴器两端轴向振动相位差接近180度。 案例：某卧式高速泵振动达16.0 mm／s，由振动频谱图(图3)可以看出，50 Hz（电机工频）及其2倍频幅值显著，且2倍频振幅明显高于工频，初步判定为不对中故障。再测量泵轴承箱与电机轴承座对应部位的相位差，发现接近180度。 解体检查发现联轴器有2根联接螺栓断裂，高速轴上部径向轴瓦有金属脱落现象，轴瓦间隙偏大；高速轴止推面磨损，推力瓦及惰性轴轴瓦的间隙偏大。检修更换高速轴轴瓦、惰性轴轴瓦及联轴器联接螺栓后，振动降到A区。 三、松动 机械存在松动时，极小的不平衡或不对中都会导致很大的振动。通常有三种类型的机械松动，第一种类型的松动是指机器的底座、台板和基础存在结构松动，或水泥灌浆不实以及结构或基础的变形，此类松动表现出的振动频谱主要为1x。第二种类型的松动主要是由于机器底座固定螺栓的松动或轴承座出现裂纹引起，其振动频谱除1X外，还存在相当大的2X分量，有时还激发出1／2X和3X振动

2电机振动异常的识别与诊断

电机振动异常的识别与诊断 一、三相交流电机定子异常产生的电磁振动 三相交流电机在正常运转时，机座上受到一个频率为电网频率2倍的旋转力波的作用，而可能产生振动，振动大小与旋转力波的大小和机座的刚度直接有关。 定子电磁振动异常的原因： ①定子三相磁场不对称，如电网三相电压不平衡。因接触不良和断线造成单相运行，定子绕组三相不对称等原因，都会造成定子磁场不对称，而产生异常振动。 ②定子铁心和定子线圈松动将使定子电磁振动和电磁噪声加大。 ③电磁底脚线条松动，相当于机座刚度降低使定子振动增加。 定子电磁振动的特征： ①振动频率为电源频率的2倍，F=2f ②切断电源，电磁振动立即消失 ③振动可以在定子机座上和轴承上测得 ④振动强度与机座刚度的负载有关 二、气隙静态偏心引起的电磁力 电机定子中心与转子轴心不重合时，定、转子之间气隙将会出现偏心现象，偏心固定在一个位置上，在一般情况下，气隙偏心误差不超过气隙平均值的上下10%是允许的，过大的偏心值产生很大的单边磁拉力。 气隙静态偏心产生的原因： ①电磁振动频率是电源频率的2倍F=2f。 ②振动随偏心值的增大在增加，随负载增大而增加。 ③断电后电磁振动消失。 ④静态偏心产生的电磁振动与定子异常产生的电磁振动非常相似，难以区别。 三、气隙动态偏心引起电磁振动 偏心的位置对定子是不固定的，对转子是固定的，因此偏心的位置随转子而转动。 气隙动态偏心产生的原因： ①转子的转轴弯曲 ②转子铁心与转轴或轴承不同心。 ③转子铁心不圆 气隙动态偏心产生电磁振动的特征； ①转子旋转频率和定子磁场旋转频率的电磁振动都可能出现。 ②电磁振动的振幅随时间变化而脉动（振），脉动的频率为2sf,周期为1/2sf 当电动机负载增加，S加大，其脉动节拍加快。 ③电动机往往发生与脉动节拍相一致的电磁噪声。 ④断电后，电磁振动消失，电磁噪声消失。 四、转子绕组故障引起的电磁振动 笼形电机笼条断裂，绕组异步电机由于转子回路电气不平衡都将产生不平衡电磁力。 转子绕组故障产生的原因： ①笼条铸造质量不良，产生断条和高阻。

用FFT对信号作频谱分析 实验报告

实验报告 实验三：用FFT 对信号作频谱分析 一、 实验目的与要求 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便正确应用FFT 。 二、 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容，经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关，因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ，因此要求2π/N 小于等于D 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时，得到的是离散谱，而信号（周期信号除外）是连续谱，只有当N 较大时，离散谱的包络才能逼近连续谱，因此N 要适当选择大一些。 三、 实验步骤及内容（含结果分析） （1）对以下序列进行FFT 分析： x 1(n)=R 4(n) x 2(n)= x 3(n)= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： n+1 0≤n ≤3 8-n 4≤n ≤7 0 其它n 4-n 0≤n ≤3 n-3 4≤n ≤7 0 其它 n

实验结果图形与理论分析相符。（2）对以下周期序列进行谱分析： x4(n)=cos[(π/4)*n]

x5(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n] 选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： （3）对模拟周期信号进行频谱分析： x6(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt) 选择采样频率Fs=64Hz，FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】：

信号的频谱分析及MATLAB实现

第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理

高速旋转机械的振动频谱分析

高速旋转机械的振动频谱分析 一、前言我公司绝大多数关键设备为旋转机械设备，如各类风机、空压机、大型电机等。设备的日常维护和安装调试过程中，经常遇到因剧烈振动而无法正常生产的情况，而振动的原因错综复杂，仅靠耳听、手摸的原始方法，很难全面准确的分析判断故障的原因。采用先进的设备状态检测和故障诊断技术，通过振动检测掌握各类设备在一定时期的运行状态，为从事设备维护、安装、调试的工程技术人员提供一套完整的设备运行状态资料，根据这些资料进行数据分析，可以准确的分析判断故障原因，缩短检修工期，合理的安排关键设备的预防维修计划，从而避免因突发性设备故障而造成的经济损失，确保产生的顺利进行。 二、采用故障诊断技术处理设备故障的几个实例 1．氧气厂2＃DA350一61型空压机组振动故障的处理氧气厂DA350～61型空压机是制氧机的动力设备，机组进行是否正常，直接关系到第一炼钢厂的生产，是总公司的关键设备。1999年4月份，该机组借第一炼钢厂停产机会，解体大修，组装后试车时，机组振动超标，无法正常运行，严重影响检修工期。如解体检查至少需要3天的时间，况且对能否检查到故障点也没有十分把握。于是我们利用NG 一8902多通道数据采集故障诊断系统，对该机组进行了全面的测试。(1)空压机组的测点布置如图1所示。(2) 机组的测试情况（取振动值最大的方向）见表1 测点振动值，mm/s 特征频率，Hz 1 S(水平)0.12 50 2 S(水平)0.14 50 3 C(垂直)0.344 146 4 C(垂直)0.776 146 5 C(垂直)0.28 146 6 C(垂直)0.577 146 7 C(垂直)2.79 146 8 C(垂直)8.25 146 由表1可见，1#、2#、3#、4#、5#、6#测点，振动情况良好。7#、8#测点振动速度超标，8#测点振值8.25mm/s，严重超标，7#、8#测点的轴向振动谱图如图2、图3又测量了7#、8#测点的振动加速度，见表2(取振动值最大的方向)。测点振动速度值，mm/s 特征频率，Hz 8#瓦S(水平)5.67 2487 C(垂直)12.67 2625 Z(轴向)14.61 2625 7#瓦 S(水平)1.58 438 C(垂直)1.66 146 Z(轴向)11.24 2625 根据以上的振动测量及频谱图分析，空压机组的振动故障分析如下：3#、4#、5#、6#测点振动速度良好，说明大小齿轮运行状态正常，振源不在大小

实验二连续时间信号的频域分析

实验二 连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法； 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”，了解其特点以及产生的原因； 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义； 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质； 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。 基本要求：掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义，掌握信号的傅里叶变换的计算方法，掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析 任何一个周期为T 1的正弦周期信号，只要满足狄利克利条件，就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为： ∑∞ =++=1 000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或： ∑∞=++=1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=，称为信号的基本频率（Fundamental frequency ），k k b a a ，和，0分别是信号)(t x 的直流分量、 余弦分量幅度和正弦分量幅度，k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位，它们都是频率0ωk 的函数，绘制出它们与0ωk 之间的图像，称为信号的频谱图（简称“频谱”），k c －0ωk 图像为幅度谱，k ?－0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明，如果一个周期信号x(t)，满足狄里克利条件，就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系（harmonically related ）的正弦信号所组成，其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component)，其幅度（amplitude ）为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数：用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为：

信号的频谱分析

实验三信号的频谱分析 方波信号的分解与合成实验 一、任务与目的 1. 了解方波的傅立叶级数展开和频谱特性。 2. 掌握方波信号在时域上进行分解与合成的方法。 3. 掌握方波谐波分量的幅值和相位对信号合成的影响。 二、原理（条件） PC机一台，TD－SAS系列教学实验系统一套。 1. 信号的傅立叶级数展开与频谱分析 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号f(t)，只要满足狄利克莱条件，就可以将其展开成傅立叶级数： 如果将式中同频率项合并，可以写成如下形式： 从式中可以看出，信号f(t)是由直流分量和许多余弦（或正弦）分量组成。其中第一项A0/2是常数项，它是周期信号中所包含的直流分量；式中第二项A1cos(Ωt+φ1)称为基波，它的角频率与原周期信号相同，A1是基波振幅，φ1是基波初相角；式中第三项A2cos(Ωt+φ2)称为二次谐波，它的频率是基波的二倍，A2是基波振幅，φ2是基波初相角。依此类推，还有三次、四次等高次谐波分量。 2. 方波信号的频谱 将方波信号展开成傅立叶级数为： n=1，3，5… 此公式说明，方波信号中只含有一、三、五等奇次谐波分量，并且其各奇次谐波分量的幅值逐渐减小，初相角为零。图3-1-1为一个周期方波信号的组成情况，由图可见，当它包含的分量越多时，波形越接近于原来的方波信号，还可以看出频率较低的谐波分量振幅较大，它们组成方波的主体，而频率较高的谐波分量振幅较小，它们主要影响波形的细节。

（a）基波（b）基波＋三次谐波 （c）基波＋三次谐波＋五次谐波 （d）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波 （e）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波＋九次谐波 图3-1-1方波的合成 3. 方波信号的分解 方波信号的分解的基本工作原理是采用多个带通滤波器，把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上，当被测信号同时加到多路滤波器上，中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。本实验便是采用此方法，实验中共有5路滤波器，分别对应方波的一、三、五、七、九次分量。 4. 信号的合成 本实验将分解出的1路基波分量和4路谐波分量通过一个加法器，合成为原输入的方波信号，信号合成电路图如图3-1-2所示。 图3-1-2 三、内容与步骤 本实验在方波信号的分解与合成单元完成。 1. 使信号发生器输出频率为100Hz、幅值为4V的方波信号，接入IN端。 2. 用示波器同时测量IN和OUT1端，调节该通路所对应的幅值调节电位器，使该通路输出方波的基波分量，基波分量的幅值为方波信号幅值的4/π倍，频率于方波相同并且没有相位差.（注意：出厂时波形调节电位器已调到最佳位置，其波形基本不失真，基本没有相位差。若实验中发现存在波形失真或有相位差的现象，请适当调节波形调节电位器，使波形恢复正常。） 3. 用同样的方法分别在OUT3、OUT5、OUT7、OUT9端得到方波的三、五、七、九此谐波分量（注意其他谐波分量各参数应当满足式3-1-1所示）。 4. 完成信号的分解后，先后将OUT1与IN1、OUT3与IN2、OUT5与IN3、OUT7与IN4、OUT9与IN5连接起来，即进行谐波叠加（信号合成），分别测量（1）基波与三次谐波；（2）基波、三次谐波与五次谐波；（3）基波、三次谐波、五次谐波与七次谐波；（4）基波、三次谐波、五次谐波、七次谐波与九次谐波合成后的波形。并分别保

周期信号的频谱分析

信号与系统 实验报告 实验三周期信号的频谱分析 实验报告评分：_______ 实验三周期信号的频谱分析 实验目的： 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法； 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因；

3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。 实验内容： （1）Q3-1 编写程序Q3_1，绘制下面的信号的波形图： 其中，0 = 0.5π，要求将一个图形窗口分割成四个子图，分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t)和x(t) 的波形图，给图形加title，网格线和x坐标标签，并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 程序如下: clear,%Clear all variables close all,%Close all figure windows dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t); N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])

信号的频谱分析及MATLAB实现

信号的频谱分析及MATLAB 实现（实例） 摘自：张登奇,杨慧银.信号的频谱分析及MATLAB 实现[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2010,(03) 摘 要：DFT 是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换，适于数值计算且有快速算法，是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具。文章介绍了利用DFT 分析信号频谱的基本流程，重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施，实例列举了MATLAB 环境下频谱分析的实现程序。通过与理论分析的对比，解释了利用DFT 分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应，并提出了相应的改进方法。 关键词：MATLAB ；频谱分析；离散傅里叶变换；频谱混叠；频谱泄漏；栅栏效应 3 分析实例 对信号进行频谱分析时，由于信号不同，傅里叶分析的频率单位也可能不同，频率轴有不同的定标方式。为了便于对不同信号的傅里叶分析进行对比，这里统一采用无纲量的归一化频率单位，即模拟频率对采样频率归一化；模拟角频率对采样角频率归一化；数字频率对2π归一化；DFT 的k 值对总点数归一化。同时，为了便于与理论值进行对比，理解误差的形成和大小，这里以确定信号的幅度谱分析为例进行分析说明。假设信号为：)()(t u e t x t -=，分析过程：首先利用CTFT 公式计算其模拟频谱的理论值；然后对其进行等间隔理想采样，得到)(n x 序列，利用DTFT 公式计算采样序列的数字连续频谱理论值，通过与模拟频谱的理论值对比，理解混叠误差形成的原因及减小误差的措施；接下来是对)(n x 序列进行加窗处理，得到有限长加窗序列)(n xw ，再次利用DTFT 公式计算加窗后序列)(n xw 的数字连续频谱，并与加窗前)(n x 的数字连续频谱进行对比，理解截断误差形成的原因及减小误差的措施；最后是对加窗序列进行DFT 运算，得到加窗后序列)(n xw 的DFT 值，它是对)(n xw 数字连续频谱进行等间隔采样的采样值，通过对比，理解栅栏效应及DFT 点数对栅栏效应的影响。利用MATLAB 实现上述分析过程的程序如下： clc;close all;clear; %CTFT 程序，以x(t)=exp(-t) t>=0 为例 %利用数值运算计算并绘制连续信号波形 L=4, %定义信号波形显示时间长度 fs=4,T=1/fs; %定义采样频率和采样周期 t_num=linspace(0,L,100);%取若干时点,点数决定作图精度 xt_num=exp(-1*t_num);%计算信号在各时点的数值 subplot(3,2,1);plot(t_num,xt_num),%绘信号波形 xlabel('时间(秒)'),ylabel('x(t)'),%加标签 grid,title('(a) 信号时域波形'),%加网格和标题 %利用符号运算和数值运算计算连续信号幅度谱的理论值 syms t W %定义时间和角频率符号对象 xt=exp(-1*t)*heaviside(t),%连续信号解析式 XW=fourier(xt,t,W),%用完整调用格式计算其傅氏变换 %在0两边取若干归一化频点，点数决定作图精度 w1=[linspace(-0.5,0,50),linspace(0,1.5,150)];

应用MATLAB对信号进行频谱分析

数字信号处理课程设计报告书 2011年7 月 1日 课题名称 应用MATLAB 对信号进行频谱分析 姓 名 张炜玮 学 号 20086377 院、系、部 电气系 专 业 电子信息工程 指导教师 刘鑫淼 ※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※※ ※※ ※※※※※ ※※ 2008级数字信号处理课程设计

应用MATLAB对信号进行频谱分析 20086377 张炜玮 一、设计目的 用MATLAB语言进行编程，绘出所求波形，并且运用FFT求对连续信号进行分析。 二、设计要求 1、用Matlab产生正弦波，矩形波，并显示各自的时域波形图； 2、进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率、频率、数据长度自选，要求注明； 3、绘制三种信号的均方根图谱； 4、用IFFT回复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图。 三、系统原理 用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行频谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。频谱分辨率直接和FFT的变换区间N 有关，因为FFT能够实现频率分辨率是2π/N。 x(n)是一个长度为M的有限长序列，则x(n)的N点离散傅立叶变换为： X(k)=DFT[x(n)]= kn N W N n n x ∑ - = 1 ) ( ,k=0,1,...,N-1 N j e N Wπ2- = 逆变换：x(n) =IDFT[X(k)]= kn N W k X N n N - ∑ - = 1 ) ( 1 ,k=0,1,...,N-1 但FFT是一种比DFT更加快速的一种算法，提高了DFT的运算速率,为数字信号处理技术应用于各种信号处理创造了条件，大大提高了数字信号处理技术的发展。本实验就是采用FFT，IFFT对信号进行谱分析。 四、程序设计 fs=input('please input the fs:');%设定采样频率 N=input('please input the N:');%设定数据长度 t=0:0.001:1; f=100;%设定正弦信号频率 %生成正弦信号 x=sin(2*pi*f*t);

频谱分析

频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。频谱广泛应用于声学、光学和无线电技术等方面。频谱将对信号的研究从时域引入到频域，从而带来更直观的认识。把复杂的机械振动分解成的频谱称为机械振动谱，把声振动分解成的频谱称为声谱，把光振动分解成的频谱称为光谱，把电磁振动分解成的频谱称为电磁波谱，一般常把光谱包括在电磁波谱的范围之内。分析各种振动的频谱就能了解该复杂振动的许多基本性质，因此频谱分析已经成为分析各种复杂振动的一项基本方法 使用情况 频谱，又称振动谱[1] 。反映振动现象最基本的物理量就是频率，简单周期振动只有一个频率。复杂运动不能用一个频率描写它的运动情况，如下图1、图2中左图所示，而且我们也无法从振动图形上定量描写它们的特点，通常采用频谱来描写一个复杂的振动情况。任何复杂的振动都可以分解为许多不同振幅不同频率的简谐振动之和。为了分析实际振动的性质，将分振动振幅按其频率的大小排列而成的图象称为该复杂振动的频谱。振动谱中，横坐标表示分振动的圆频率，纵坐标则表示分振动振幅。对周期性复杂振动，其频率为f，则按照傅里叶定理，由它所分解的各简谐振动的频率是f的整数倍，即为f，2f，3f，4f，…，其振动谱是分立的线状谱，图中每一条线称为谱线。对于非周期性振动(如阻尼振动或短促的冲击)，按照傅里叶积分，它可以分解为频率连续分布的无限多个简谐振动之和。由于谱线变得无限多，这时振动谱不再是分立的线状谱，各谱线密集使其顶端形成一条连续曲线，即形成所谓的连续谱，连续谱曲线即为各种谱线的包络线;而它也有可能分解为频率不可通约的许多简谐振动而形成分立谱。[1] 频谱利用率

典型振动频谱图范例

典型振动频谱图范例（经典中的经典！） 频谱图（Spectrum）依照物理学，旋转中物体的振动，是呈现正弦波形。在转动机械上所量测到的振动波形，是许多零件的综合振动。利用数学方法，可以将合成振动，利用数学方法（傅立叶转换，Fourier Transform）分解成不同零件各自的正弦波形振动。 如上图中，(a)为由机械所量测之总振动，可以分解成不同转速频率的振动(b)。 (b)图中的正弦波，由右侧方向观察，其端视图为(c)，亦即所谓的频谱图（Spectrum）。频谱图的横轴为代表转速的频率，纵轴表振动量。若在机械主轴转速的频率出现高峰图形，表示转轴发生大的振动量。若在倍数於主轴转速处出现高峰，而其倍数为叶轮数，代表叶轮为振动来源。若在频率极高区域出现高峰，则一般为轴承发生

问题。 ? ? ?? ?? ?? ??频谱分析利用频谱图中频率分布特性，可以判断机器之振源。常见频谱图形如下表摘要说明： ?? 问题频谱??&??相位摘要说明 转子不平衡，分为两轴承间、两轴承外～ ?? 两轴承间不平衡，细分为三种： 1.静不平衡Static Unblance 振动频率为 1倍转速（1×RPM）。 径向振动大，轴向小。两轴承径向呈同相（In Phase）运动，两相角相差0°，同轴承垂直与水平相位差90°。

2.偶不平衡Couple Unblance 径向振动大，轴向有可能大。 振动频率为 1倍转速（1×RPM）。 两轴承径向呈反相（Out of Phase）运动，两相角相差180°，同轴承垂直与水平相位差90°。 3.动不平衡同上径向振动大，轴向有可能大。 振动频率为 1倍转速（1×RPM）。 两轴承径向呈不同相运动。 两轴承 外不平衡 ? ? ?? ??Overh 轴向及径向振动大。振动频率为 1倍转速（1×RPM）。 两轴承径向呈同相（In Phase）运动，

振动大实例与原因分析

振动大实例与原因分析 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

1倍频振动大除了动平衡还应检查什么 据统计，有19％的设备振动来自动不平衡即一倍频，而产生动不平衡有很多原因。现场测量的许多频谱结果也多与机器的一倍频有关系，下面仅就一倍频振动增大的原因进行分析。 一、单一一倍频信号 转子不平衡振动的时域波形为正弦波，频率为转子工作频率，径向振动大。频谱图中基频有稳定的高峰，谐波能量集中于基频，其他倍频振幅较小。当振动频率小于固有频率时，基频振幅随转速增大而增大；当振动频率大于固有频率时，转速增加振幅趋于一个较小的稳定值；当振动频率接近固有频率时机器发生共振，振幅具有最大峰值。由于通常轴承水平方向的刚度小，振动幅值较大，使轴心轨迹成为椭圆形。振动强烈程度对工作转速的变化很敏感。 1．力不平衡 频谱特征为振动波形接近正弦波，轴心轨迹近似圆形；振动以径向为主，一般水平方向幅值大于垂直方向；振幅与转速平方成正比，振动频率为一倍频；相位稳定，两个轴承处相位接近，同一轴承水平方向和垂直方向的相位差接近90度。 2．偶不平衡 频谱特征为振动波形接近正弦波，轴心轨迹近似圆形；在两个轴承处均产生较大的振动，不平衡严重时，还会产生较大的轴向振动；振幅与转速平方成正比，振动频率以一倍频为主，有时也会有二、三倍频成分；振动相位稳定，两个轴承处相位相差180度。 3．动不平衡 频谱特征为振动波形接近正弦波，轴心轨迹近似圆形；振动以径向为主，振幅与转速平方成正比，频率以一倍频为主；振动相位稳定，两个轴承处相位接近。 4．外力作用下（旋转）产生的共振 各个零部件、结构件在外力作用下所产生的固有共振为自激振动，其频率与不同的结构对应，即刚度不同引起的不同共振。频谱特征为时域波形为正弦波，振动频率以一倍频为主。 二、相关一倍频信号 1．转子永久弯曲 振动类似于动不平衡和不对中，以一倍转频为主，也会产生二倍转频振动；振动随转速增加很快；通常振幅稳定，轴向振动较大，两支承处相位相差180度。 2．转子存在裂纹使挠度增大

连续时间信号的频域分析(信号与系统课设).

福建农林大学计算机与信息学院 信息工程类 课程设计报告 课程名称：信号与系统 课程设计题目：连续时间信号的频域分析 姓名： 系：电子信息工程 专业：电子信息工程 年级：2008 学号： 指导教师： 职称： 2011 年 1 月10 日

福建农林大学计算机与信息学院信息工程类 课程设计结果评定

目录 1课程设计的目的 (1) 2课程设计的要求 (1) 3课程设计报告内容.....................................................................1-13 3.1连续信号的设计..................................................................1-11 3.2验证傅里叶变换的调制定理 (11) 3.3周期信号及其频谱 (12) 4总结 (13) 参考文献 (14)

连续时间信号的频域分析 1.课程设计的目的 （1）熟悉MATLAB语言的编程方法及MATLAB指令； （2）掌握连续时间信号的基本概念； （3）掌握门函数、指数信号和抽样信号的表达式和波形； （4）掌握连续时间信号的傅里叶变换及其性质； （5）掌握连续时间信号频谱的概念以及幅度谱、相位谱的表示； （6）掌握利用MATLAB进行信号的傅里叶变换以及时域波形和频谱的表示；（7）通过连续时间信号的频域分析，更深刻地理解了连续时间信号的时域和频域间的关系，加深了对连续时间信号的理解。 2.课程设计的要求 （1）自行设计以下连续信号：门函数、指数信号和抽样信号。要求：（a）画出以上信号的时域波形图； （b）实现以上信号的傅里叶变换，画出以上信号的幅度谱及相位谱，并对相关结果予以理论分析； （c）对其中一个信号进行时移和尺度变换，分别求变换后信号的傅里叶变换，验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。 （2）自行设计信号，验证傅里叶变换的调制定理。 （3）自行设计一个周期信号，绘出该信号的频谱，并观察周期信号频谱的特点。 3.课程设计报告内容 3.1（a）①门函数(矩形脉冲)： MATLAB中矩形脉冲信号用rectpuls函数表示： y=rectpuls (t,width) %width缺省值为1 >> t=-2:0.001:2; T=2; yt=rectpuls (t,T); plot(t,yt); axis([-2,2,0,1.5]); grid on; %显示格线

实验：典型信号频谱分析

实验3.2 典型信号频谱分析 一、 实验目的 1. 在理论学习的基础上，通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征，并能够从信号频谱中读取所需的信息。 2. 了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备。 二、 实验原理 1. 典型信号及其频谱分析的作用 正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号，这些信号时域、频域之间的关系很明确，并且都具有一定的特性，通过对这些典型信号的频谱进行分析，对掌握信号的特性，熟悉信号的分析方法大有益处，并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。本次实验利用DRVI 快速可重组虚拟仪器平台可以很方便的对上述典型信号作频谱分析。 2. 频谱分析的方法及设备 信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪，它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来，其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础，从信号中选出各个频率成分的量值；数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础，实现信号的时—频关系转换分析。 傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具，它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和，并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为： 式中X(f)为信号的频域表示，x(t)为信号的时域表示，f 为频率。 3. 周期信号的频谱分析 周期信号是经过一定时间可以重复出现的信号，满足条件： dt e t x f X ft j ?+∞ ∞--=π2)()(