信号采样长度、时间间隔和频率的关系

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信号采样公式(一)

信号采样公式(一)

信号采样公式(一)信号采样公式1. 采样定理(Nyquist-Shannon采样定理)•采样频率必须是信号最高频率的两倍以上才能正确恢复信号。

•采样频率(fs)必须满足 fs > 2fmax2. 采样周期(T)•采样周期是指两次采样之间的时间间隔。

•采样周期(T)与采样频率(fs)的关系为 T = 1 / fs3. 采样数(N)•采样数是指采样点的个数。

•采样数(N)与采样周期(T)的关系为N = fs × T4. 采样值(x[n])•采样值是指在某个特定时刻采样到的信号值。

•采样值(x[n])通常表示为一个序列,其中n是采样点的序号。

5. 采样频率(fs)•采样频率是指每秒采样的次数。

•采样频率(fs)通常以赫兹(Hz)为单位。

6. 采样定理的应用•例如,一个信号的最高频率为10kHz,根据采样定理,需要以20kHz以上的采样频率对其进行采样,才能完整恢复信号。

•如果将采样频率设置为15kHz进行采样,将无法正确恢复信号,导致信号失真。

7. 采样周期与采样频率的关系•采样周期和采样频率是相互关联的,二者满足 T = 1 / fs 的关系。

•当采样频率增大时,采样周期减小;反之,当采样频率减小时,采样周期增大。

8. 采样数与采样周期的关系•采样数与采样周期满足N = fs × T 的关系。

•当采样周期固定时,采样数随着采样频率的增大而增加;当采样频率固定时,采样数随着采样周期的增大而减小。

总结•信号采样公式包括采样定理、采样周期与采样频率的关系、采样数与采样周期的关系、以及采样值的含义和表示方法。

•采样定理是保证信号能够被正确恢复的重要条件,确保采样频率大于信号最高频率的两倍以上。

•采样周期和采样频率呈反比关系,采样频率增大时采样周期减小;采样数和采样周期呈正比关系,采样频率增大时采样数增加。

•在实际应用中,必须根据信号特性选择合适的采样频率和采样周期,以避免信号失真和信息丢失。

模拟量模块平均采样时间

模拟量模块平均采样时间

模拟量模块平均采样时间
模拟量模块的平均采样时间是指在一定时间范围内对模拟信号
进行采样的平均时间间隔。

这个时间间隔取决于采样率和采样方式。

首先,我们来看采样率。

采样率是指每秒钟对模拟信号进行采
样的次数,单位是赫兹(Hz)。

采样率越高,平均采样时间就越短,因为信号被更频繁地采样。

其次,采样方式也会影响平均采样时间。

常见的采样方式有周
期采样和非周期采样。

周期采样是指以固定时间间隔进行采样,而
非周期采样则是根据信号的变化情况来动态调整采样时间间隔。


非周期采样中,平均采样时间会根据信号的变化而变化,可能会出
现较短的采样间隔和较长的采样间隔。

此外,还有一些因素可能会影响模拟量模块的平均采样时间,
比如采样精度、信号稳定性、噪声等。

这些因素都会对采样时间产
生一定的影响。

总的来说,模拟量模块的平均采样时间是一个综合考量采样率、
采样方式和其他因素的结果。

在实际应用中,需要根据具体的系统要求和信号特性来确定合适的平均采样时间。

采样频率、采样点数、频率分辨率

采样频率、采样点数、频率分辨率

1.频率分辨率的2种解释解释一:频率分辨率可以理解为在使用DFT时,在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T,其中N为采样点数,fs为采样频率,Ts为采样间隔。

所以NTs就是采样前模拟信号的时间长度T,所以信号长度越长,频率分辨率越好。

是不是采样点数越多,频率分辨力提高了呢?其实不是的,因为一段数据拿来就确定了时间T,注意:f0=1/T,而T=NTs,增加N必然减小Ts ,因此,增加N时f0是不变的。

只有增加点数的同时导致增加了数据长度T才能使分辨率越好。

还有容易搞混的一点,我们在做DFT时,常常在有效数据后面补零达到对频谱做某种改善的目的,我们常常认为这是增加了N,从而使频率分辨率变好了,其实不是这样的,补零并没有增加有效数据的长度,仍然为T。

但是补零其实有其他好处:1.使数据N为2的整次幂,便于使用FFT。

2.补零后,其实是对DFT结果做了插值,克服“栅栏”效应,使谱外观平滑化;我把“栅栏”效应形象理解为,就像站在栅栏旁边透过栅栏看外面风景,肯定有被栅栏挡住比较多风景,此时就可能漏掉较大频域分量,但是补零以后,相当于你站远了,改变了栅栏密度,风景就看的越来越清楚了。

3.由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露,因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰,补零在一定程度上能消除这种现象。

那么选择DFT时N参数要注意:1.由采样定理:fs>=2fh,2.频率分辨率:f0=fs/N,所以一般情况给定了fh和f0时也就限制了N范围:N>=fs/f0。

解释二:频率分辨率也可以理解为某一个算法(比如功率谱估计方法)将原信号中的两个靠得很近的谱峰依然能保持分开的能力。

这是用来比较和检验不同算法性能好坏的指标。

在信号系统中我们知道,宽度为N的矩形脉冲,它的频域图形为sinc函数,两个一阶零点之间的宽度为4π/N。

由于时域信号的截短相当于时域信号乘了一个矩形窗函数,那么该信号的频域就等同卷积了一个sinc函数,也就是频域受到sinc函数的调制了,根据卷积的性质,因此两个信号圆周频率之差W0必须大于4π/N。

采样信号的概念

采样信号的概念

采样信号的概念采样信号是指连续时间信号在时间轴上以离散形式采样后得到的离散时间信号。

在信号处理中,采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。

采样信号常用于数据采集、数字化通信、移动通信、音频处理等领域。

采样信号的概念可以通过以下几个方面进行解释:1. 采样定理:采样定理是离散时间信号处理的基础。

根据采样定理,对于频域限制在一定带宽范围内的连续时间信号,只需以超过其最高频率两倍的采样频率进行采样,就能够完全还原原信号。

2. 采样频率:采样频率是指每秒对连续时间信号进行采样的次数,通常用赫兹(Hz)来表示。

采样频率的选择应满足采样定理的要求,以避免出现混叠现象。

在实际应用中,常用的采样频率为声音的44.1kHz或48kHz。

3. 采样间隔:采样间隔是指连续时间信号在时间轴上两个采样点之间的距离,通常用秒(s)来表示。

采样间隔与采样频率的关系为采样间隔= 1 / 采样频率。

采样间隔越小,对信号的描述就越精确。

4. 量化:量化是将连续时间信号的幅度离散化的过程。

在采样后,信号的幅度需要用有限数量的离散值来表示,这就需要进行量化。

量化过程中,通常将连续幅度值映射到最接近的离散值,常见的量化方式有均匀量化和非均匀量化。

5. 采样误差:采样信号引入了采样误差,即由于采样和量化过程导致的原始信号与重构信号之间的差异。

采样误差可通过增加采样频率和增加量化位数来减小,但不能完全消除。

6. 重构:重构是将采样信号恢复为连续时间信号的过程。

通过采样定理,采样信号可以用原始信号的线性插值方法进行重构。

常用的重构方法有零阶保持插值、一阶保持插值和多项式插值。

采样信号在实际应用中具有重要的意义。

首先,采样信号可以方便进行数据存储和传输。

通过将连续时间信号转换为离散时间信号,可以在数字设备中对信号进行处理、存储和传输,提高信号的处理效率。

其次,采样信号可以方便进行数字信号处理。

采样信号可以利用离散时间信号处理的方法,如滤波、卷积、频域分析等,对信号进行处理和分析。

信号与系统中抽样的概念

信号与系统中抽样的概念

信号与系统中抽样的概念抽样是信号与系统中一个重要的概念。

在信号处理中,抽样是指对连续时间信号进行离散化处理,将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。

抽样的目的是为了将连续时间信号转换为数字信号,使得信号可以通过数字方式进行存储、传输和处理。

抽样过程可以看作是在连续时间域上对信号进行定时取样。

抽样过程中,我们使用采样定理(奈奎斯特定理)来保证抽样后的信号不失真。

采样定理指出,为了避免信号采样引起的混叠现象,抽样频率必须大于等于原始信号中最高频率的两倍,也就是满足奈奎斯特频率。

在实际应用中,我们通常采用理想脉冲序列作为采样信号。

理想脉冲序列是一个周期为T的序列,每个周期内有一个脉冲,其他时间点上为零。

理想脉冲序列的傅里叶变换是一个周期序列(频率为1/T)的线性组合。

对连续时间信号x(t)进行抽样,可以通过将x(t)与理想脉冲序列进行卷积来实现。

即将x(t)乘以理想脉冲序列,然后对乘积信号进行积分。

抽样后得到的信号为离散时间信号x[n],其中n为整数,表示采样时刻。

离散时间信号x[n]可以看作是连续时间信号x(t)在采样时刻的取样值。

为了重构x(t),可以通过将x[n]与插值函数进行卷积来实现。

插值函数可以看作是理想脉冲序列的反变换,即将理想脉冲序列的傅里叶变换除以周期序列的傅里叶变换。

抽样引入了两个重要的参数,即采样间隔和采样频率。

采样间隔为采样时刻之间的时间间隔,采样频率为采样时刻之间的倒数,即采样频率等于1/采样间隔。

采样频率越高,采样精度越高,重构信号的失真越小。

但是,采样频率过高也会导致计算和存储的需求增加。

抽样过程中,还存在一个概念叫做抽样定理。

抽样定理指出,在有限频带B内的连续时间信号,可以通过以准确率误差小于ε的方式进行采样和重构,只需要满足采样频率f_s大于等于2B。

这是由带限信号在频域中没有重叠而导致的。

如果信号的频域存在重叠,则需要进一步提高采样频率以避免混叠现象。

在实际应用中,我们使用的信号不一定是有限频带的信号,因此在抽样过程中,可能会引入混叠现象。

采样频率说明

采样频率说明

采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)1.最高分析频率:Fm指需要分析的最高频率,也是经过抗混滤波后的信号最高频率。

根据采样定理,Fm与采样频率Fs之间的关系一般为:Fs=2.56Fm;而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。

2.采样点数N与谱线数M有如下的关系:N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系:ΔF=Fm/M 即:M=Fm/ΔF 所以:N=2.56Fm/ΔF★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。

例如:机器转速3000r/min=50Hz,如果要分析的故障频率估计在8倍频以下,要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为:最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56·(Fm/ΔF)=2.56·(400Hz/1Hz)=1024谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条按照FFT变换,实际上得到的也是1024点的谱线,但是我们知道数学计算上存在负频率,是对称的,因此,实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线,也就是说正频率有512线,为什么我们通常又说这种情况下是400线呢,就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响,通常认为401线到512线的频谱精度不高而不予考虑。

另外,采样点数也不是随便设置的,即不是越大越好,反之亦然.对于旋转机械必须满足整周期采样,以消除频率畸形,单纯提高分辨率也不能消除频率畸形过去,有人以为数据越长越好,或随便定时域信号长度,其实,这样做是在某些概念上不清楚,例如,不清楚整周期采样.不产生频率混叠的最低采样频率Fs要求在2倍最大分析频率Fm,之所以采用2.56倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。

其主要目的是避免信号混淆保证高频信号不被歪曲成低频信号。

什么是采样频率意思

什么是采样频率意思

什么是采样频率意思采样频率只能用于周期性采样的采样器,对于非周期性采样的采样器没有规则限制。

那么你对采样频率了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是采样频率的内容,希望大家喜欢!什么是采样频率采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。

采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间,它是采样之间的时间间隔。

通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个信号样本。

连续信号在时间(或空间)上以某种方式变化着,而采样过程则是在时间(或空间)上,以T为单位间隔来测量连续信号的值。

T称为采样间隔。

在实际中,如果信号是时间的函数,通常他们的采样间隔都很小,一般在毫秒、微秒的量级。

采样过程产生一系列的数字,称为样本。

样本代表了原来的信号。

每一个样本都对应着测量这一样本的特定时间点,而采样间隔的倒数,1/T即为采样频率,fs,其单位为样本/秒,即赫兹(hertz)。

采样频率只能用于周期性采样的采样器,对于非周期性采样的采样器没有规则限制。

采样频率的常用的表示符号是fs。

通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个信号样本,比如声音信号,此时采样频率可以是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。

采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位时间内计算机得到的样本数据就越多,对信号波形的表示也越精确。

采样频率与原始信号频率之间有一定的关系,根据奈奎斯特理论,只有采样频率高于原始信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的信号还原成为原来信号。

在数字音频领域,常用的采样率有:8000Hz 电话所用采样率,对于人的说话已经足够11025Hz 获得的声音称为电话音质,基本上能让你分辨出通话人的声音22050Hz 无线电广播所用采样率,广播音质32000Hz miniDV数码视频camcorder、DAT(LPmode)所用采样率44100Hz 音频CD,也常用于MPEG-1音频(VCD,SVCD,MP3)所用采样率47250Hz NipponColumbia(Denon)开发的世界上第一个商用PCM录音机所用采样率48000Hz miniDV、数字电视、DVD、DAT、电影和专业音频所用的数字声音所用采样率50000Hz 二十世纪七十年代后期出现的3M和Soundstream开发的第一款商用数字录音机所用采样率50400Hz 三菱X-80数字录音机所用所用采样率96000或192000Hz DVD-Audio、一些LPCMDVD音轨、BD-ROM(蓝光盘)音轨、和HD-DVD(高清晰度DVD)音轨所用所用采样率28224MHz SACD、索尼和飞利浦联合开发的称为DirectStreamDigital的1位sigma-deltamodulation过程所用采样率总之当前声卡常用的采样频率一般为44.1KHz(每秒采集声音样本44.1千次)11KHz、22KHz、和48KHz。

故障信号采集中的采样长度_时间间隔和频率的关系

故障信号采集中的采样长度_时间间隔和频率的关系

故障信号采集中的采样长度、时间间隔和频率的关系袁中文(兰州石化职业技术学院机械系,甘肃兰州730060)摘 要:讨论了故障信号采集中采样长度、时间间隔和频率的关系。

关键词:信号采集;时间间隔;采样长度;频率中图分类号:TH131 问题 动态信号中蕴含着设备的状态变化和故障特征的丰富信息,采集信号的准确和真实与否直接关系到进一步诊断设备故障原因和采取的措施。

工程领域的各种信号随时间的变化表现为多种形式,如简谐的、周期的、瞬态的、随机的等等,这些被检测的信号由于系统传递路径、环境噪音的影响和各种机械元件的联合作用,构成信号的成分很复杂。

同一个故障状态可能由于采样的时间和长度的不同,得出大相径庭的结论,会对设备的检修造成不可估量的损失。

2 原因 在采样过程中合理确定间隔和长度,是保证采样得到的数字信号能够真实反映原信号的基本条件。

如果采样间隔△t取得大,则采样频率f s(f s= 1/△t)低,当f s低于所分析信号的最高频率f max的二倍时,就会引起“频率混淆”现象,使得原信号中的频率成分出现在数字信号中完全不同的频率处,造成信号的失真。

图1示出了原始信号中的最高频率fmax与采样频率fs之间的关系。

从图中看出,当采样频率大于二倍最高分析频率时,采样结果均能反映原始波形中的最高频率成分,即采样频率应满足条件: f s≥2f max(1)…………………………………图1 频率混淆现象 如果f s<2f max,如图中的(c)、(d)、(e),则原始的高频波形被误认为低频现象(图中虚线所示),这样就会引起频率混淆。

这样的例子很多,如:拍摄电影中的“车轮效应”就是其中之一,我们看电影时有时看到前进中的车轮好像在向后倒转,这是因为车轮的转动速度远远大于影片的换帧速度,而影片中的每一帧就相当一次离散采样,因此在人们的视觉上造成车轮倒转或转得很慢的错觉。

为了不产生频混现象,解决的办法之一就是提高采样频率,使之满足(1)式的要求,此式即为有名的采样定理,不产生频混现象的最小采样频率,称为奈奎斯特(Nyquist)采样率。

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采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)
(2011-02-23 20:38:35)
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分类:matlab
采样频率
谱线
分辨率
采样定理
数学计算
400line
杂谈
1.最高分析频率:Fm指需要分析的最高频率,也是经过抗混滤波后的信号最高频率。

根据采样定理,Fm与采样频率Fs之间的关系一般为:Fs=2.56Fm;而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。

2.采样点数N与谱线数M有如下的关系:
N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系:ΔF=Fm/M即:
M=Fm/ΔF所以:N=2.56Fm/ΔF
★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。

例如:机器转速3000r/min=50Hz,如果要分析的故障频率估计在8倍频以下,要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为:
最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;
采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz;
采样点数N=2.56·(Fm/ΔF)=2.56·(400Hz/1Hz)=1024
谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条
按照FFT变换,实际上得到的也是1024点的谱线,但是我们知道数学计算上存在负频率,是对称的,因此,实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线,也就是说正频率有512线,为什么我们通常又说
这种情况下是400线呢,就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响,通常认为401线到512线的频谱精度不高而不予考虑。

另外,采样点数也不是随便设置的,即不是越大越好,反之亦然
对于旋转机械必须满足整周期采样,以消除频率畸形,单纯提高分辨率也不能消除频率畸形
过去,有人以为数据越长越好,或随便定时域信号长度,其实,这样做是在某些概念上不清楚,例如,不清楚整周期采样.
不产生频率混迭的最低采样频率Fs要求在2倍最大分析频率Fm,之所以采用2.56倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。

其主要目的是避免信号混淆保证高频信号不被歪曲成低频信号。

采样长度T的选择首先要保证能反映信号的全貌,对瞬态信号应包括整个瞬态过程;对周期信号,理论上采集一个周期信号就可以了。

其次需考虑频率分辩率,采样长度T在最大分析频率Fm确定的情况下与频率分辩率△f是反比关系,也就是T越长△f越小即频率分辩率越高。

一般的分析软件都是设置谱线数M,采样点数N=2.56M。

信号分析中常用的采样点数是512、1024、2048、4096等。

等效于我们常说的200、400、800、1600线等频谱线数,频谱分析一般采样点数选取2的整数次方。

△f=Fm/M,可见谱线数M越大频率分辩率△f越小即频率分辩率越高。

在电机的故障诊断中,为了发现边带间隔为极通频率(一般在1Hz以下)的峰值,常常需要极高的分辩率(1Hz以下),一般选择210HzFm,6400谱线。

至于整周期采样是很难实现的,必然会因为信号截断而产生泄露,为了避免这些误差,所以要采取加窗的办法。

【转】信号采样长度、时间间隔和频率的关系
2010-05-12 09:38
转载自icc_fuzhou
最终编辑Bennett1056
1.问题
动态信号中蕴含着设备的状态变化和故障特征的丰富信息,采集信号的准确和真实与否直接关系到进一步诊断设备故障原因和采取的措施。

工程领域的各种信号随时间的变化表现为多种形式,如简谐的、周期的、瞬态的、随机的等等,这些被检测的信号由于系统传递路径、环境噪声的影响和各种机械元件的联合作用,构成信号的成分很复杂。

同一个故障状态可能由于采样的时间和长度的不同,得出大相径庭的结论,会对设备的检修造成不同的结果。

2.原因
在采样过程中合理确定间隔和长度,是保证采样得到的数字信号能够真实反映原信号的基本条件。

如果采样间隔Δt取得大,则采样频率f
(f s=1/Δt)低,当f s低于所分析信号的最高频率f max的二倍时,就会引起“频率混淆”现象,使得原信号中的s
频率成分出现在数字信号中完全不同的频率处,造成信号的失真。

图1示出了原始信号中的最高频率f max
与采样频率f s之间的关系。

从图中看出,当采样频率大于二倍最高分析频率时,采样结果均能反映原始波
形中的最高频率成分,
即采样频率应满足条件:f s≥2f max (1)
式中2f max称为奈奎斯特(Nyquist)采样频率。

如果f s<2f max,
如图中的c, d, e,则原始的高频率波形被误认为低频现象(图中虚线所示),这样就会引起频率混淆。

为了不产生频混现象,解决的办法之一就是提高采样频率,使之满足(1)式的要求。

3.分析
采样长度T是指能够分析到信号中的最低频率所需要的时间纪录长度。

如果信号中含有最低频率为f l,采
样后要保持该频率成分,则采样长度应为:T>f l/2 (2)
因此,采样长度不能取得太短,否则进行频率分析时,在频率轴上的频率间隔Δf(Δf=1/T)太大,频率分辨
率太低,一些低频成分就分析不出来。

另外,采样长度T与采样点数N,采样时间间隔Δt成正比,
即:T=NΔt=N/f (3)
如果采样长度T取得较长,虽然频率分辨率得到了提高,但在△t不变的情况下,采样点数N增多,使计
算机的工作量增大;当N不变时,则采样的时间间隔Δt增大,采样频率降低,所能分析的最高频率f max
也随之降低,因此需要综合考虑采样长度、采样点数和采样频率的关系问题。

在一般信号分析仪中,采样点数是固定的,取为N=256,512,1024,2048 点几个档次,各档分析频率范围f
取决于采样频率的高低,
即:f c=f s/2.56=1/(2.56Δt)(4)
则在频率轴上的频率间隔为:Δf=1/T=1/(NΔt)=2.56 f c/N =(1/100,1/200,1/400,1/800)f c (5)
频谱图上的线条数为:n=f c/Δf=N/2.56=100,200,400,800 (6)
对于一台具体的分析仪器,当采样点数N(或谱线条数n)固定后,它的频率分析范围取决于采样间隔Δt(或
采样频率f s);最低分析频率取决于采样长度T(或频率分辨率)。

例如,某台分析仪器的采样点数为N=1024,
采样时间间隔Δt=0.4ms,采样长度为T=0.4s(实际为0.4096),
则可分析的频率范围为f c=1/(2.56Δt)=(2.56 ×0.4×l0-3)-1≈1 kHz;
最低的分析频率为f1=1/(2.56Δt)=(2.56 ×0.4)-1≈1 Hz;
在频率轴上的频率间隔为Δf=1/(NΔt)=(1024×0.4×l0-3)-1=2.44Hz。

某些场合,如分析齿轮箱的振动信号,既要求高的分析频率f max,又要求具有较高的频率分辨率(即Δf较
小),这对一般动态分析仪是难以实现的,为此可采用频率细化(ZOOM)技术,对感兴趣的频段提高它
的频率分辨率,用以确定在高频段内具体的某些间隔频率很小的频率成分。

即所谓的“局部频率扩展”。

经过细化处理后的频谱,在感兴趣的频段内具有很高的分辨率,仔细观察可以得出一些在标准谱上得不到
的故障信号。

例如:美国Monsanto石油化工公司用以拖动一台关键设备的齿轮减速箱,其输人轴与输出轴呈直角布置,
输人轴转速为1200r/min,输出轴转速为52.7r/min,中间经过二级减速。

减速箱已运行18个月,在输入轴
一端产生很高幅度的振动。

对振动信号进行频谱分析,得到图2所示的时域和频域图。

图2a为强烈震动前
的原始频谱,谱图上主要是输人轴小齿轮的啮合频率及其倍频成分。

图2b为故障状态的频谱,图中除了啮
合频率及其倍频成分之外,还出现了大量的边频。

取100-200Hz频段内的边频进行细化处理,得到图2c所
示的细化谱,它清晰地显示出20Hz (1200r/min )的频率间隔,此即输人的转速频率,也就是说啮合频率为
转速频率所调制。

根据边带形状特征,初步怀疑是高速轴上的小齿轮发生了断齿。

然后又从时域信号上进
行观察,得到图2d所示的波形图,图中显示了小齿轮每转动一周有一个脉冲信号,表明小齿轮有一断齿或
发生局部故障的迹象,停机打开齿轮箱检查,证实了这一判断。

4.总结综上所述,采集信号的时间间隔和长度,对得出的结论正确与否有直接影响。

对一故障信息采取何
种间隔和长度,目前没有定论,只能根据机器的状态、种类、故障表现结合经验做出决定。

结合细化谱分析,可以提高判断的准确率。

如果在缺乏先进仪器细化功能的情况下,常规仪器不能准确决断,只能先对频率进行分段,在不同的频率段采用不同的间隔和长度,加大采样量以提高采样的精确度,从而降低误判率。

这当然会加大工作量,如果经验丰富,直接对相关频率段进行采样,根据实际情况调整采样时间间隔和长度,可以减少一部分不必要的工作量。

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