2012版设备故障诊断信号分析-2分析
设备异常诊断与分析
设备异常诊断与分析设备在使用过程中，有时会出现各种异常情况，如故障、损坏、不良运行等。
对于这些异常情况，需要进行诊断与分析，以找出问题原因并解决。
一、诊断设备异常1.观察异常现象：首先要观察设备出现的异常现象，如噪音、振动、温度异常等。
通过观察可以初步判断异常类型和严重程度。
2.收集相关数据：在诊断设备异常时，需要收集相关的数据和信息，如设备运行参数、报警记录、设备使用历史等。
通过这些数据可以从不同角度分析异常原因。
3.使用工具进行分析：根据设备类型和异常情况，可以采用不同的工具进行分析。
例如，可以使用信号分析仪、红外热像仪等设备进行数据采集和分析，以获取更准确的异常信息。
4.查看设备手册和技术资料：设备的手册和技术资料通常包含了设备的结构、工作原理、维修方法等内容，可以通过查看这些资料来帮助判断设备异常的原因。
二、分析设备异常原因1.故障排除：通过诊断设备异常后，可以进行故障排除，即通过逐步排除可能原因来找出故障点。
可以采用故障树分析法、故障模式与影响分析法等方法，以帮助确定故障原因。
2.分析关键参数：设备异常常常与一些关键参数相关，如温度、电流、压力等。
通过分析关键参数的变化，可以找出异常原因。
3.专家经验和知识：设备异常分析也需要借鉴专家的经验和知识。
经验丰富的技术人员可以根据以往的类似案例，提供解决问题的思路和方法。
4.参考行业标准和规范：设备异常的分析也可以参考行业标准和规范。
行业标准和规范通常包含了设备运行的基本要求和技术规范，可以用作分析设备异常的参考依据。
三、解决设备异常问题1.修复设备故障：通过分析设备异常原因后，可以针对性地采取相应的修复措施。
这可能包括更换元件、调整参数、修复设备等。
2.改进设备设计：在解决设备异常问题的同时，也可以思考如何改进设备的设计，以提高设备的可靠性和性能。
通过改进设备设计，可以减少设备异常的发生频率。
3.优化设备维护计划：设备的维护对于预防设备异常问题非常重要。
设备故障分析报告
数据接收超时解决方法
21% 3%
复位解决 重新连接 断电重启 76%
结论： 1、99%的291断网报警是由于数据接收超时导致 2、数据接收超时大部分都可复位解决，少部分需重新连接
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291断网报警判断依据
判断1 判断2
判断3
线控制器使用非工业级交换机
从线控制查看只有两处报警 1、the LC21 database backup from user LC21Admin was very slow
根本原因可能与传输速率或处理速度有关
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3
291断网报警报警统计
7月22日-7月23日两天
0% 1%
LC21报警次数
0% 0%
ERR_PROCESS_TIME _OUT_REC_DATA
ERROR_PROCESS_RE CEIVE_DATA
ERROR_PROCESS_SE ND_DATA 99%
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9
11113电机发热报警分析 4、测试与电芯厚度的关系
电芯堆叠完总厚度：91-93mm 观察状态 1、报警时的电芯的厚度并非最大厚度 2、当电芯夹紧时电机位置为-45.5时设备报警
结论： 无足够数据证明电芯厚度与电机报警是否有关
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11113电机发热报警分析
1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 105
8月7日至8月20日各个报警所占比例
291断网
26% 1%
33%
38% 2%
11113电机发热
11251电芯入壳不排 走 8671电芯不叠
11121压力报警
设备故障分析报告
设备故障分析报告一、故障现象描述。
本次故障发生在公司办公楼的电梯系统上，具体表现为电梯在运行过程中突然停止，显示屏出现故障代码，并且无法再次启动。
经现场工程师初步检查，怀疑是电梯主控板出现了故障。
二、故障原因分析。
1. 电梯主控板老化。
根据电梯的安装时间和使用年限推算，电梯主控板已经使用了超过10年，老化是导致故障的可能原因之一。
主控板老化会导致电梯系统运行不稳定，甚至出现停机故障。
2. 电梯系统软件问题。
在故障发生前，部分员工反映电梯在运行过程中出现了卡顿现象，有时甚至出现了运行速度不稳定的情况。
这可能是由于电梯系统软件出现了问题，导致电梯无法正常运行。
3. 电梯传感器故障。
电梯在运行过程中需要依靠传感器来感知楼层高度、门的开闭情况等信息，如果传感器出现故障，就会导致电梯无法准确判断自身位置和状态，从而引发故障。
三、故障处理方案。
1. 更换主控板。
针对电梯主控板老化的可能原因，建议立即更换主控板，并且选择符合国家标准的新型主控板，以确保电梯系统的稳定运行。
2. 更新电梯系统软件。
针对电梯系统软件问题，需要联系电梯制造厂家或相关维修单位，对电梯系统软件进行更新和升级，以消除潜在的软件故障隐患。
3. 检修传感器。
针对电梯传感器可能存在的故障，需要对电梯传感器进行全面的检修和维护，确保传感器的正常运行，以避免类似故障再次发生。
四、预防措施。
1. 定期检查维护。
对电梯系统的各个部件，特别是主控板、传感器等关键部件，建议进行定期的检查和维护，及时发现并排除潜在故障隐患。
2. 更新维护记录。
建立电梯系统的维护记录，记录每一次的维护内容和维护时间，以便于及时发现故障点，提高故障处理的效率。
3. 员工培训。
对公司员工进行电梯安全操作和故障处理的相关培训，增强员工对电梯故障的识别能力和应急处理能力，提高电梯系统的安全性和稳定性。
五、结论。
本次电梯故障是由于主控板老化、系统软件问题和传感器故障等多种原因共同导致的。
故障诊断与检测技术 作业及要求2012
《故障诊断与检测技术》一、简答下列问题：1、评价一个故障诊断系统的主要性能指标有那些？2、解释故障建模，故障检测，故障分离与估计，故障的分类、评价与决策的含义。
3、故障诊断主要有哪些方法？4、BP网络有哪些优点和缺点，试各举出3条。
5、什么是BP网络的泛化能力？如何保证BP网络具有较好的泛化能力？6、若权值只能按1或-1变化，对神经元的学习有何影响？试举例说明。
二、画出故障智能诊断系统的一般结构，简述主要模块的功能。
三、简述神经网络故障诊断的主要过程。
四、已知故障树结构图如下，回答下列问题。
1、写出故障树的结构函数；2、采用下行法求解故障树的最小割集，并写出求解过程；3、采用上行法求解故障树的最小割集，并写出求解过程；4、画出简化的故障树，并写出其结构函数。
五、已知某一设备简化的故障树结构图如图所示，对其进行定量分析。
1、设底事件概率数值见下表，求顶事件概率。
2、计算最小割集的重要度。
六、设有3输入单输出神经网络，将阈值含于权向量内，故有w 0=T ，x 0=-1，学习效率η=0.1，初始权向量W （0）=（0.5，1，-1，0）T ， 3个输入向量为X 1=（-1，1，-2，0）T ，X 2=（-1，0，1.5，-0.5）T ，X 3=（-1，-1，1，0.5）T ，期望输出d 1=-1，d 2=-1，d 3=1，若采用δ学习规则，是对以下两种情况，写出权值权值调整步骤。
（1）神经元采用双极性连续性转移函数netnete e netf --+-=11)(； （2）神经元采用单极性连续性转移函数net e net f -+=11)(。
七、BP 网络结构如图所示，初始权值已标在图中，网络的输入模式为X=（-1，1，3）T，期望输出d=（0.95，0.05）T ，试对单次训练过程进行分析，求出：（1）隐层权值矩阵V 和输出层权值权值矩阵W ；（2）各层净输入和输出：net y 、Y 和net o 、O ，其中上标y 代表隐层，o 代表输出层；BP 网络结构（3）各层输出的一阶导数)(y net f ‘和)(o net f ‘； （4）各层误差信号δo 和δy ；（5）各层权值调整量ΔV 和ΔW ；（6）调整后的权值矩阵V 和W 。
技能培训资料：设备故障判断
一、描述故障的特征参量1 .设备或部件的输出参数设备的输出与输入的关系以及输出变量之间的关系都可以反映设备的运行状态。
2 .设备零部件的损伤量变形量、磨损量、裂纹以及腐蚀情况等都是判断设备技术状态的特征参量。
3 .设备运转中的二次效应参数主要是设备在运行过程中产生的振动、噪声、温度、电量等。
设备或部件的输出参数和零部件的损伤量都是故障的直接特征参量而二次效应参数是间接特征参量。
使用间接特征参量进行故障诊断的优点是,可以在设备运行中并且无需拆卸的条件下进行。
不足之处是间接特征参量与故障之间的关系不是完全确定的。
二、故障诊断的实施过程1 .状态监测通过传感器采集设备在运行中的各种信息,将其转变为电信号或其它物理量，再将获取的信号输入到信号处理系统进行处理。
2 .分析诊断根据监测到的能够反映设备运行状态的征兆或特征参数的变化情况或将征兆与模式进行比较，来判断故障的存在、性质、原因和严重程度以及发展趋势。
3 .治理预防根据分析诊断得出的结论确定治理修正和预防的办法。
状态监测是故障诊断的基础和前提;故障诊断是对监测结果的进一步分析和处理，诊断是目的。
三、振动测量根据能否用确定的时间关系函数来描述振动分为确定性振动和随机振动。
1.振动的基本参数(1)振幅：振动体或质点距离平衡位置的幅度。
(2)频率：每秒振动的次数,用HZ表示。
(3)周期：振动一次所需要的时间，频率和周期互为倒数。
(4)相位：表示振动部分相对与其他振动部分或固定部分所处的位置。
2 .振动位移对时间的一阶导数是速度、速度对时间的一阶导数是加速度加速度对时间积分得速度、速度对时间积分得位移。
因此，位移、速度、加速度这三者，只要测得其中之一，即可通过微分积分的关系求出另外的两个物理量。
3 .常用的测振传感器(结构和应用)压电加速度传感器是基于压电晶体的压电效应工作的,压电式加速度计无需外电源，属于能量转换型传感器。
它由压紧弹簧、质量块、压电晶片和基座等部分组成，其中，压电晶片是加速度计的核心，压电晶体输出电荷与振动的加速度成正比，灵敏度高而且稳定。
机械设备故障诊断相关问题分析_刘洪光
制造Manufacturing中国科技信息2012年第20期 CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Oct.2012-116-机械设备故障诊断相关问题分析刘洪光黑龙江华信家具有限公司，黑龙江 哈尔滨 150300DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2012.20.065摘 要机械设备故障诊断技术是在20世纪60年代开始应用的，并逐渐的发展起来。
在机械设备的故障诊断中，不能仅凭单一的诊断方法就去确定出故障的性质及类型。
因此，我国也在大力推广这一设备故障诊断技术的使用范围，并已取得了相应的成效。
关键词机械设备；故障诊断1 机械设备故障的特点1.1 随机特性。
由于机械设备运行的过程多为动态随机过程，因此，这里的所说的“随机”一词中就包含了两方面含义：一是不同时刻的观测数据是不可重复的，这就说明用监测数据直接判断机械运行过程中产生的故障就是不可靠的，就不得不从统计层面上去分析；二是表征机器工况状态的特征值也在一定范围内发生了很大变化，机器的运行过程可以用数学方法来描述，使用不同的机器，其动态特性模型参数和特征方程也就各不相同，这样就直接导致工况状态的特征域之间出现差异。
1.2 从系统特性看，除了连续性、间歇性、离散性、突发性、趋势性、随机性等特性外，机械设备是由成百上千个零件装配而成的，在各个零部件之间出现了相混合的状况，所以机械设备出现的故障具有多层次性。
2 机械设备故障规律与维修策略在使用过程中，机械设备的性能或状态都会随着时间的推移呈现出逐渐下降的趋势。
潜在故障(Potential failure)，是可以识别的物理态，是故障发生之前的预兆，暗示着将发生故障；功能性故障(Functional failure)，是指设备本身已经丧失了某种规定功能。
另外，设备从潜在故障到功能故障的间隔期可以被称为是P-F(Potential failure．Functional failure)间隔。
设备故障诊断内容（二篇）
设备故障诊断内容设备故障诊断与一般监测、监控系统的区别主要在于系统的软件方面，它不仅能监测设备运行的参数，而且能根据监测结果进行评价，分析设备的故障类型与原因。
它是将监测、控制、评价融为一体的系统。
它的软件主要功能是：①信号采集和处理软件，采集合适的信号样本，对其进行各种分析处理，提取和凝聚故障特征信息，提高诊断的灵敏度和可靠度。
②故障诊断和状态评价软件，对信号分析处理结果进行比较、判断，依据一定的判别规则得出诊断结论。
或是由系统自动地诊断出状态的水平和各种故障存在的倾向性及严重性；或是帮助工程技术人员结合其他条件全面作出判断或决策。
对于设备的诊断，一是防患于未然，早期诊断；二是诊断故障，采取措施。
其主要内容包括：（1）正确选择与测取设备有关状态的特征信号所测取的信号应该包含设备有关状态的信息，例如，诊断起重机桁架有无裂纹不能靠测取桁架各点温度来判定，因温度信号中不包含裂纹有无的信息。
而测取桁架的振动信号则可达到目的，因为振动信号中包含了结构有无裂纹的信息，这种信号即称为特征信号。
（2）正确地从特征信号中提取设备有关状态的有用信息（征兆）从特征信号直接判明设备状态的有关情况，查明故障的有无，一般是比校难的。
例如，从结构的振动信号一般难以直接判明结构有无裂纹，还需根据振动理论、信号分析理论、控制理论等提供的理论与方法，加上试验研究，对特征信号加以处理，提取有用的信息（称为征兆），才有可能判明设备的有关状态。
征兆信息包括结构的物理参数（如质量、刚度等）、结构的模态参数（如固有频率、模态阻尼等），设备的工作特性（如耗油率、工作转速、功率等），信号统计特性及其他特征量。
（3）根据征兆进行设备的状态诊断一般很难直接采用征兆来进行设备的状态诊断，识别设备的状态。
因此，可采用多种模式识别理论与方法，对征兆加以处理，构成判别准则，进行状态的识别与分类。
状态诊断是设备诊断的重点，而特征信号与征兆的获取正确与否，则是能否进行正确状态诊断的前提。
二故障原因分析
二故障原因分析故障是指机械、电子、电气或其他设备在使用过程中出现功能障碍或异常工作状态的问题。
故障的出现不仅会导致工作中断和效率下降，还可能引发安全事故和经济损失。
因此，及时准确地分析故障原因，找出问题所在并采取相应措施是非常重要的。
本文将针对故障原因的分析进行详细论述，从设备老化、操作不当、环境因素以及设计缺陷等方面综合考虑，寻找故障产生的根本原因。
一、设备老化设备老化是导致故障的常见原因之一。
随着设备的使用时间的增长，各个零部件会逐渐磨损或失效，进而影响整个系统的正常运行。
例如，机械设备的传动件由于长时间使用，可能产生疲劳断裂或齿轮严重磨损；电子设备的电容器和电阻器等元件可能电性能退化或烧坏。
因此，在发生故障时，需要仔细检查设备的使用时间和维护保养情况，判断是否出现了设备老化导致的故障。
二、操作不当操作不当是造成故障的另一个重要原因。
不正确或不合理的操作会给设备带来负面影响，导致故障的发生。
例如，机械设备的操作人员在使用过程中忽略对润滑油的检查和更换，导致设备因润滑不良而发生故障；电子设备的操作人员在接口连接时未遵循正确的插拔方式，导致元件损坏。
因此，在故障发生后，需要了解设备的操作规范，并排查是否存在操作不当的因素。
三、环境因素环境因素是导致故障的另一个重要考虑因素。
不同的环境条件可能对设备的正常运行产生直接或间接的影响。
例如，机械设备在高温、高湿、腐蚀性气体等恶劣环境下工作时，可能导致设备零部件的腐蚀或变形；电子设备在强电磁干扰环境下，可能产生信号干扰或元件损坏。
因此，在分析故障原因时，需要考虑设备所处的工作环境，并检查是否存在环境因素引发故障的可能。
四、设计缺陷设计缺陷也是导致故障的一大原因。
在设备设计过程中，可能会存在工艺上的疏漏、零部件的选择不当或系统设计的缺陷，进而导致故障的发生。
例如，机械设备在设计上未考虑到应力集中点，导致零部件在工作时易产生疲劳断裂；电子设备的电路板设计不合理，导致信号通路不稳定。
机械设备故障诊断及方法
机械设备故障诊断及方法第一篇：机械设备故障诊断及方法机械设备故障诊断及方法设备诊断技术就是掌握设备的现在状态与异常或故障之间的关系，以预测未来的技术。
它包含两方面的内容：一是对设备的运行状态进行监测；而是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。
机械设备故障诊断技术是利用测取机械设备在运行中或相对静态条件下的状态信息，通过对所测得信号进行分析和处理，并结合诊断对象的历史状态，来定量识别机械设备及其零部件的实时技术状态，并预知有关异常故障和预测未来的技术状态，从而确定必要对策的技术。
总体上来讲，机械设备故障诊断技术的发展，大致可分为4个阶段；第一阶段是在19世纪，当时机械设备本身的技术水平和复杂程度都很低，因此采用事后维修的方式。
第二阶段是20世纪初到20世纪50年代，随着大生产的发展，机械设备本身的复杂程度也有了提高，机械设备故障或事故对生产的影响显著增加，在这种情况下，出现了定期维修的方式，这个时期，机械设备故障诊断技术处于孕育时期。
第三阶段是20世纪60~70年代，随着现代计算机技术、数据处理技术等的发展，机械设备出现了更加科学的按设备状态进行维修的方式。
第四阶段是进入20世纪80年代后，人工智能技术和专家系统、神经网络等开始发展，并在实际工程中应用，使机械设备诊断技术达到了智能化的程度。
机械设备故障诊断的实施包括两个部分，其一是简易诊断技术，主要是由现场工作人员实施初级技术职能，对设备的运行状态迅速而有效的作出概括评价，其主要手段是经验评价法, 为了提高、维持生产设备的原有性能，通过人的五感（视、听、嗅、味、触）或者借助工具、仪器，按照预先设定的周期和方法，对设备上的规定部位（点）进行有无异常的预防性周密检查的过程，以使设备的隐患和缺陷能够得到早期发现、早期预防、早期处理，这样的设备检查称为点检。
其二是精密诊断技术，主要是由专业技术人员实施的高级精密技术，对简易诊断技术所测得的信息进行深入细致的分析和处理，从而确定故障的性质。
设备故障诊断方法
设备故障诊断方法在日常生活和工作中，我们经常会遇到各种设备故障，有时候这些故障会给我们的生活和工作带来很大的困扰。
因此，学会设备故障的诊断方法是非常重要的。
本文将介绍一些常用的设备故障诊断方法，希望可以对您有所帮助。
1. 观察法首先，观察是诊断设备故障的最基本的方法。
通过观察设备的工作状态、异常表现和外部环境等因素，可以初步判断设备故障的可能原因。
比如设备是否有异常声音、异味、烟雾等表现，这些都可以帮助我们初步确定故障的范围。
2. 测试法除了观察外，测试也是诊断设备故障的重要方法。
通过使用各种测试工具和仪器对设备的各个部件进行测试，可以更准确地找出故障原因。
比如使用万用表测试电路是否通电、使用示波器测试信号波形是否正常等。
3. 拆解法有些设备故障需要通过拆解设备来查找和修复。
拆解法需要特别注意操作方法，避免造成二次损坏。
在拆解设备时，应按照设备拆解顺序和方法进行操作，保证拆解后能够正确组装。
4. 模拟法有些设备故障在正常工作情况下很难检测出来，此时可以通过模拟法来辅助诊断。
通过模拟设备的工作状态和信号，可以帮助我们更好地了解设备工作原理和故障原因。
比如通过模拟输入信号测试输出信号是否正常。
5. 对比法对比法是通过对比正常设备和异常设备的差异来进行故障诊断。
通过对比可以更直观地找出异常设备存在的问题，从而确定故障原因。
对比法可以帮助我们更快地定位故障并进行修复。
通过以上几种常用的设备故障诊断方法，我们可以更好地应对各种设备故障，及时找出故障原因并进行修复。
希望本文能够对您在日常生活和工作中遇到的设备故障问题有所帮助。
祝您生活愉快，工作顺利！。
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③方差、标准差 方差和标准差用于描述信号的波动分量，
随机过程X（t）的方差x2（t）定义为：
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大方差
小方差
方差：反映了信号绕均值的波动程度。
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④ 歪度
歪度反映信号中大幅值成分的影响， 随机过程X（t）的歪度x（t）定义为,歪 度又称为三阶矩。
② 均方值、均方根值 均方值和均方根值用于描述信号的能量，随
机过程X（t）的均方值x2（t）定义为：
均方根值定义为均方值x2（t）的正平方根。均 方值又称为二阶矩。
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信号的均方值E[x2(t)]，表达了信号的强度； 其正平方根值，又称为有效值(RMS)，也是信号 平均能量的一种表达。
类似，所以以下叙述中以随机信号的定义及处理
方法为主，确定性信号的处理可参见各态历经过
程的处理。
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根据时间函数或参数的不同，时域进 一步细分还可以分为幅值域、时差域、倒 频域、复时域等。
1、幅值域
对样本记录的取值进行统计，称为在 幅值域内对信号进行研究．在此幅值是广 义的幅值，即样本记录的一切可能取值。 在幅值域内几个最重要的基本概念是概率 密度函数、概率分布函数、随机过程的数 字特征（均值、均方值、方差、歪度、峭 度等）。
1.3.4 信号的时域分析
所谓时域是指一个或多个信号其取值大小、
相互关系等，可定义为很多不同的时间函数或参
数，这些时间函数或参数的集合称为时域。时域
分析指计算这些函数并进行分析。显然对于确定
性信号或随机信号存在不同的定义及处理方法。
随机信号的定义及处理方法比较复杂，确定性信
号的处理则与随机信号中的各态历经过程的处理
各统计量的新定义为：计算简图见
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式中T---表示样本信号的长度。
确定性信号中非周期信号的各统计量
计算公式与各态历经过程完全相同，对 于周期信号，上式中的 T 表示周期信号 的周期，不需要取极限过程。
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（5）应用
信号类型识别
Pp-p
基本参数识别
式中，E [ ]表示方括号中内容的数学期望或称为算
术平均值。均值x（t）脚标 x在此表示下式实际上 是按 t 时刻的随机变量X统计的，所以一般随机过
程的均值x（t）为选定时刻t的函数。均值又称为
一阶矩。
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x
均值：反映了信号变化的中心趋势，也称之 为直流分量。
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演示实验：
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（1）概率密度函数与概率分布函数 ① 随机信号的概率表示
在研究下图所示的 N 个随机信号样本时，在确 定时刻t，随机变量X（t）的大小是不同n个，可定 义其概率为：
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② 概率密度函数
随机信号研究中，经常用到概率密度函 数，其定义如下式：即概率密度函数与研究 的时刻有关。
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x
0 xy 1
x
xy 0
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（2） 波形变量相关的概念（相关函数 ）
如果所研究的变量x, y是与时间有关的函数， 即x(t)与y(t)：
x(t)
y(t)
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这时可以引入一个与时间τ有关的量，称为 函数的相关系数，简称相关函数，并有：
x(t ) y(t )dt
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（4）各态历经随机过程
为了计算随机过程X（t）的统计量，需要知道 X（t）的全部样本函数（理论上应为无限多个） 或概率密度函数，实际上是很难做到的。而在随 机平稳过程中，若任一单个样本的时间平均统计 统计特征等于该过程的集合平均统计特征，这样 的平稳随机过程叫各态历经（遍历性）随机过程。 工程中存在这一类平稳随机过程或可近似当作各 态历经随机过程来处理，因此，只对其某个样本 函数进行研究，就能计算该随机过程X（t）的各 统计量。
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概率密度函数计算可见下图。概率密度函数提 供了随机信号沿幅值域分布的信息，是随机信号的 重要特征参数之一。不同的随机信号有不同的概率 密度函数图形，因此可以利用它作信号分析的依据。
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③ 直方图
以幅值大小为横坐标，以每个幅值间隔内出 现的频次为纵坐标进行统计分析的一种方法。
超门限报警
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案例：汽车速度测量:
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案例：旅游索道钢缆检测
超门限报警
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2、时差域
对样本记录在不同时刻取值的相关性进 行统计，称为在时差域内对信号进行研究。 在时差域内几个最重要的基本概念是自相关 函数、互相关函数、协方差函数等。
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
-1
-0.5
0.5
1
直方图
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归一化
概率密度函数
7
下图是四种常见随机信号（这里均假设信号的均值 为零）的概率密度函数图形。
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实验图谱
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（2）随机过程的数字特征
① 均值
均值用以描述信号的稳定分量，随机过程X(t) 的均值X（t）定义为：
（1）变量相关的概念
统计学中用相关系数来描述变量x，y之 间的相关性。是两随机变量之积的数学期望， 称为相关性，表征了x、y之间的关联程度。
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cxy xy x y
E[(xx )(yy )]
E[(xx )2 ]E[( y y )2 ]1/ 2
y
y
x
xy 1 y
x
xy 1 y
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⑤ 峭度 峭度反映信号中影响，随机过程X（t）
的峭度x（t）定义为,峭度又称为四阶矩
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⑥ 均值、均方值、方差、歪度、峭度与概率 密度函数之间的关系，见下图：
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（3） 平稳随机过程与非平稳随机过程
当随机过程X（t）的所有统计量不 随时间变化时，称为严格意义上的平稳 随机过程，主要统计如均值、均方值、 方差或自相关函数、互相关函数不随时 间或所研究的时刻变化时，称为广义的 平稳随机过程，反之则为非平稳随机过 程。对于平稳随机过程，均值 、均方值 与方差等都是常数，自相关函数和互相 关函数只是时间差的函数。
( ) xy