第4章 机械信号的预处理
机械信号处理及其应用
机械信号处理及其应用机械信号处理是指对机械系统中产生的信号进行采集、处理和分析的一种技术。
它主要涉及到信号的采集、滤波、放大、调节以及信号识别和控制等方面，广泛应用于机械工程、自动化控制、电子信息等领域。
机械信号可以是机械系统中的物理量，例如压力、温度、位移等，也可以是机械运动过程中产生的振动信号。
这些信号往往包含着有用的信息，如机械系统的工作状态、故障诊断等。
通过对这些信号进行采集和处理，可以提取出有用的信息，为机械系统的监测、控制和优化提供支持。
在机械信号处理中，信号采集是关键的一步。
传感器是用于将机械信号转换为电信号的设备，常见的有压力传感器、温度传感器、加速度传感器等。
这些传感器可以将机械信号转换为电压信号或电流信号，以便后续的处理和分析。
信号滤波是指对采集到的信号进行去除杂散干扰的处理。
机械系统中往往存在各种干扰源，如电磁干扰、振动干扰等，这些干扰会影响到信号的质量和准确性。
因此，需要采用滤波技术对信号进行处理，去除不必要的干扰成分，保留有用的信号信息。
信号放大是指将采集到的信号进行放大处理，以增强信号的强度和稳定性。
机械信号往往较弱，需要经过放大处理后才能被后续的电路和设备所识别和处理。
放大器是用于实现信号放大的重要设备，常见的有运放、差分放大器等。
信号调节是指对信号进行调整和变换的处理。
有时候，采集到的信号需要进行调整，以适应后续处理的需求。
例如，对温度信号进行线性化处理，使其与实际温度成正比；对压力信号进行标定，将其转换为标准单位。
信号识别是机械信号处理的重要应用之一。
通过对采集到的信号进行分析和识别，可以判断机械系统的工作状态和故障情况。
例如，通过对振动信号进行频谱分析，可以识别出机械系统中的故障模式，如轴承故障、齿轮故障等。
这对于机械系统的维护和故障诊断具有重要意义。
信号控制是机械信号处理的另一个重要应用领域。
通过对采集到的信号进行分析和处理，可以实现对机械系统的控制。
例如，对温度信号进行反馈控制，以实现恒温控制；对压力信号进行调节，以实现压力控制。
机械系统的信号处理与特征提取
机械系统的信号处理与特征提取在现代社会中，机械系统已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是汽车、飞机、机械设备还是智能手机等，都离不开精密的机械系统。
而为了保证机械系统的正常运行和性能优化，信号处理与特征提取成为了一个重要的领域。
本文将深入探讨机械系统的信号处理与特征提取的原理和方法。
一、信号处理的重要性信号处理是机械系统中不可或缺的一环。
对于复杂的机械系统来说，存在着各种各样的输入和输出信号。
这些信号中蕴含着丰富的信息，包括机械系统的状况、故障、性能等。
通过对这些信号进行采集、处理和分析，可以及时发现和解决系统中的问题，保证机械系统的可靠性和稳定性。
二、信号处理方法信号处理的方法多种多样，根据实际需求可以选择合适的方法。
常见的方法包括滤波、降噪、放大、解调等。
滤波的主要目的是去除杂音和干扰信号，提取出感兴趣的信号。
降噪可以通过复杂的算法和技术，从信号中剔除一些波动和噪声，提高信号的质量和清晰度。
放大是指将信号增强到适当的幅度，以便更好地进行后续分析和处理。
解调是将调制信号还原为原始信号，以获得更准确的信息。
三、特征提取的目的和方法特征提取是从信号中提取关键信息的过程。
机械系统的信号通常是复杂多变的，通过特征提取，可以将信号转化为一系列有意义的特征参数，以便进行后续的分析和判断。
特征提取可以采用时域分析、频域分析、小波分析等方法。
时域分析通过对信号进行采样和观察，分析信号的时间变化特征。
频域分析通过对信号进行快速傅里叶变换，将信号转化为频谱图，分析信号的频率成分和能量分布。
小波分析是一种先进的信号处理方法，可以同时获得信号的时域和频域信息，具有更强的适应性和鲁棒性。
四、实时监测与故障诊断机械系统的实时监测与故障诊断是信号处理与特征提取的重要应用之一。
通过连续对机械系统的信号进行采集和处理，可以实时监测机械系统的运行状况，并对潜在的故障进行诊断和预警。
例如，在航空领域中，飞机的发动机监测系统可以对发动机的各项指标进行实时监测，并根据信号处理和特征提取的结果，判断发动机的健康状态，预测故障，并提出相应的处理措施。
机械信号处理第一章
第1章 绪论
基本概念 发展概况 应用情况 傅丽叶变换
课程导论
第2章 信号处理中的 数学变换
理论基础
拉普拉斯变换 Matlab编程 Z变换 希尔伯特变换 Matlab基本应用
机 械 信 号 处 理
分析手段
Simulink系统仿真
第3章 机械信号分 类与测量
测量系统的构成 机械信号的分类
常见机械信号测量
M
机械信号处理
Echanical Signal Processing
二、在桥梁动态测试系统中的应用
桥梁是一个国家的重要基础设施，通常位于复杂 的外界环境中,在各种因素的影响下,桥梁监测系统总 是受到噪声的干扰,导致损伤识别率偏低，桥梁的动态 测试是维护桥梁安全的重要手段，通过监测桥梁特征 点的信息，利用信号处理技术，对采样信号进行相应 的降噪处理,最大限度地消除噪声的影响并突出结构信 息,才能更为有效地完成测试数据分析,达到结构损伤 识别的最佳效果。
M
机械信号处理
Echanical Signal Processing
二、虚拟仪器技术Lab VIEW
虚拟仪器是美国 国家仪器公司（NI） 推出的一款基于“图 形”方式的集成化程 序开发环境，广泛应 用于以PC机为基础的 测控系统中，结合高 效灵活的软件来完成 各种测试、测量和自 动化应用。
运动 控制 商业 技术
M
机械信号处理
Echanical Signal Processing
模拟信号
状态、时间连续 状态连续 时间离散 状态、时间离散
数字信号
M
机械信号处理
Echanical Signal Processing
1982年，诞生了第一代DSP芯片
机械信号的预处理
模拟滤波器的设计包括确定滤波器传递函数和设计实现该 传递函数的实际电网络。
实际滤波器的幅频特性只能是理想特性的逼近，因此解决 滤波器传递函数设计的关键是要找到这种逼近的函数，目 前已有了多种逼近函数，根据所用的逼近函数的不同，就 有相应的滤波器名称。
（1）巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器是以Butterworth逼近函数作为滤波器 的传递函数，该函数以最高阶泰勒级数形式来逼近，它 从幅频特性提出要求，而不考虑相频特性。 巴特沃斯滤波器具有最大平坦的幅度特性，其低通滤波器 频响函数表达式为
根据滤波器幅频特性的通带和阻带的范围，可以将其划分 为低通、高通、带通、带阻和全通等类型。
根据最佳逼近特性标准分类可以分为巴特沃斯滤波器、 切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器等类型。
根据滤波器处理信号的性质，又可以分为模拟滤波器和 数字滤波器。模拟滤波器用于处理模拟信号（连续时间 信号），数字滤波器用于处理离散时间信号。
（2）切比雪夫滤波器
Matlab编程实验
n=0:0.01:2; for i=1:4 switch i case 1 N=2; case 2 N=5; case 3 N=10; case 4 N=20; end [z,p,k]=buttap(N) [b,a]=zp2tf(z,p,k [H,w]=freqs(b,a,n magH2=(abs(H)).^2 hold on plot(w,magH2) end
t=0:0.00001:1; A0=10; %载波振幅 A1=8; %调制信号振幅 fc=30000; %载波频率30kHz f=300; %调制信号频率300Hz mes=A1*cos(2*pi*f*t);%调制信号 uam=A0*(mes+10).*cos(2*pi*fc*t); %已调信号 subplot(221); %显示调制信号 plot(t,mes) xlabel(‘t’),title(‘调制信号') axis([0,0.01,-20,20]) subplot(222) %显示已调信号 plot(t,uam) grid on title(‘AM已调信号') axis([0,0.01,-200,200]) subplot(223) %显示调制信号频谱 Y1=fft(mes);%求频谱 stem(abs(Y1)) title(‘调制信号频谱') axis([0,500,0,500000]) subplot(224) %显示AM信号频谱 Uam=fft(uam); stem(abs(Uam)) title(‘AM信号频谱') axis([29000,31000,0,5000000])
机械工程测试基础_第四章
T 1 T 0 T → ∞
∫
x (t ) dt
µx
均值：反映了信号变化的中心趋势， 均值：反映了信号变化的中心趋势，也称之 为直流分量。 为直流分量。
机械工程测试技术基础
5、均方值 信号的均方值表达了信号的强度；其正平方 信号的均方值表达了信号的强度； 根值，又称为有效值(RMS) (RMS)， 根值，又称为有效值(RMS)，也是信号平均能量 的一种表达。 的一种表达。
机械工程测试技术基础
4.1 信号的波形分析 信号的时域波形分析是最常用的信号分析手段， 信号的时域波形分析是最常用的信号分析手段， 用示波器、万用表等普通仪器直接显示信号波形， 用示波器、万用表等普通仪器直接显示信号波形， 读取特征参数。 读取特征参数。
机械工程测试技术基础
信号波形图
A P Pp-p T t
ψ
2
x
= E [ x ( t )] = lim
2
T 1 T 0 T →∞
∫
x 2 ( t ) dt
机械工程测试技术基础
6、方差 信号x(t)的方差定义为： x(t)的方差定义为 信号x(t)的方差定义为：
σ x = E[(x(t) − E[x(t)]) = lim
2 2
T 1 T 0 T →∞
随机信号(random signal)特点：
具有不能被预测的瞬时值； 不能用解析的时域模型来加以描述； 能由它们的统计的和频谱的特性来加以表征。
描述随机信号必须采用概率统计的方法。
样本(samle)函数 ：随机信号按时间历程所作的各次 (samle) 长时间的观察 ，记作xi(t)。 样本记录 ：在有限时间区间上的样本函数。 随机过程 ：同一试验条件下的全部样本函数的集 （总体）(ensemble)，记为{x(t)}。
4——机械测试技术-信号的分析与处理
在概率论和统计学中，协方差 xy 用于衡量两个变量的总体误差。而方差是 协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实数随机变量X与Y之间的协方 差定义为： xy
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4.2 信号的相关分析
4.2.1 相关系数
相关系数
xy E[( x x )( y y )] xy x y E[( x x ) 2 ]E[( y y ) 2 ]
E[( x x )( y y )]2 E[( x x )2 ]E[( y y )2 ]
由柯西-许瓦兹不等式 所以|ρxy|≤1。
Page 22
xy 1 时，x和y之间是严格的线性关系。
xy 0 时，x和y之间完全无关。
4.2 信号的相关分析
4.2.2 自相关函数分析
以均值为例，随机过程 {x(t) }= {x1(t), x2(t),…,xN(t)} ， 若满足μ{x(t1) }= μ{x(t2) } ＝…＝ μ{x(ti) }＝…＝ μ{x(tN) }＝μx，则{x(t) }为平稳随机信号。 Page 16
x5(t)
x4(t) x3(t) x2(t) x1(t)
4.2 信号的相关分析
相关的概念
相关，即在自然界或人类社会中，如果变量之间具有相随变动 的关系，则称变量之间相关。 人的身高和体重的关系 在测试工作中，有时需要就两个以上的信号研究其相互关系， 因此引入一个很重要的概念—相关。信号的相关性反映了一个 信号在不同时刻，或两个信号之间的线性关系或相似程度。 相关：指两变量之间的线性关系
Page 13
P [ x x ≤ x ≤ x x ] 0.68
机械故障诊断技术4信号特征提取技术要点护理课件
02
数据预处理
对采集到的原始信号进行去噪、滤波 等处理，以提高信号质量。
01
特征评估
对选定的特征进行分类和评估，以确 定其是否能够准确反映设备状态和故 障类型。
05
03
特征提取
根据需要选择合适的特征提取方法， 从预处理后的信号中提取出反映设备 运行状态的特征参数。
04
特征选择
对提取的特征进行筛选和优化，选择 出对设备状态敏感且具有代表性的特征。
如滤波、降噪等，以提取出有用的特征信息。
常用的特征提取方法包括谱分析、倒谱分析和声纹识别等，这些方法可 以帮助我们从不同的角度分析声音信号的特征，从而更准确地判断机械 设备的运行状态。
温度信号特征提取
温度信号特征提取是通过采集和分析机械设备运行时的温度信号，来识别其运行状态和故障 类型的一种方法。
方差等。
频域分析法
将信号进行频谱分析，提取频 域特征，如频率、幅值、相位
等。
时频分析法
针对非平稳信号，采用时频变 换方法提取时频域特征，如小
波变换、傅里叶变换等。
统计特征提取法
基于统计学原理提取信号特征， 如概率分布、相关函数等。
信号特征提取技术的实施步骤
数据采集
使用传感器采集设备的振动、声音、 温度等信号。
定义
信号特征提取技术是指从原始信号中提取出能够反映设备运行状态的特征参数 的过程。
重要性
信号特征提取是机械故障诊断中的关键环节，通过提取有效的特征参数，能够 准确判断设备的状态和故障类型，为设备的维护和维修提供重要依据。
信号特征提取技术的常用方法
01
02
03
04
时域分析法
基于信号的时域波形特征进行 提取和分析，如峰值、均值、
机械系统的信号处理与特征提取
机械系统的信号处理与特征提取在现代工业中，机械系统的信号处理与特征提取是十分重要的一个领域。
机械系统的信号处理是指对机械系统所产生的信号进行处理与分析，以获取其中蕴含的有用信息。
而特征提取则是对信号进行转化与提取，以便更好地理解和预测机械系统的行为。
一、信号处理的基本原理机械系统的信号处理基于信号的一些基本原理，其中最重要的是信号的频域分析与时域分析。
在频域分析中，我们可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域，从而观察到信号的频谱分布，进而分析信号中的频率成分。
而时域分析则是观察信号在时间上的变化，可以通过时域分析来获得信号的幅值、相位等信息。
二、信号处理在故障检测中的应用机械系统的故障检测是机械工程领域中的一个重要方向。
通过对机械系统信号的处理与分析，可以实现对故障的检测与诊断。
例如，在一个齿轮传动系统中，当齿轮存在缺陷时，会导致高频振动信号的出现。
通过对振动信号的频域分析，可以发现其频谱中的特殊频率成分，从而判断该齿轮是否存在故障。
三、特征提取的方法与技术特征提取是信号处理中的一个重要环节。
它可以将信号中的有用信息提取出来，并将其转化为易于分析和理解的特征。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征。
时域特征可以通过统计分析来获得，例如均值、方差、峰值等。
频域特征则可以通过傅里叶变换等方法得到，例如主频、频率谱等。
四、机械系统故障预测与维护除了故障检测外，信号处理与特征提取还可以应用于机械系统的故障预测与维护。
通过对机械系统信号进行长期的监测与分析，可以获得系统运行状态的演变规律，从而提前预测故障的发生。
同时，在系统故障发生后，通过对信号的处理与特征提取，可以为故障诊断和维护提供有力的支持。
五、机械系统信号处理的挑战与前景机械系统的信号处理与特征提取虽然在工业领域已经取得了许多成果，但仍然面临着一些挑战。
首先，机械系统产生的信号通常是复杂且噪声较多的。
因此，信号处理算法需要具备很好的抗干扰能力。
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4.2.3 模拟滤波器的设计
1. 巴特沃思滤波器 巴特沃思滤波器是常用的模拟滤波器.对于N 阶的巴 特沃思滤波器的平方振幅函数可写成:
对于N 阶的巴特沃思滤波器,平方振幅在Ω = 0 时有2N −1阶的导数为0. 从而使巴 特沃思滤波器有最大的平坦响应特性.随 着阶数N 的增大,巴特沃思滤波器的过渡 带变窄.由给定的条件确定了滤波器的阶 数N ,就可写出滤波器的传递函数.由平方 振幅函数可得下面两式:
幅频特性的通带 和阻带的范围
低通 高通 带通 带阻 全通
处理信号的性质
模拟滤波器 数字滤波器
4.2.1 理想模拟滤波器
从理想滤波器得出的概念对实际滤波器都有普遍意义；而另一 方面，我们也可以利用一些方法来改善实际滤波器的特性，从 而达到逼近理想滤波器的目的。理想模拟滤波器的幅频特性曲 线如图所示。
4.4.4
选择模数转换模块的基本技术指标
精品课件！精品课件！ Nhomakorabea4.5 Matlab编程实验
4.5.1 模拟滤波器设计 4.5.2 振幅调制信号的产生
4.1 信号的放大
4.1.1 运算放大器 4.1.2 测量放大器 4.1.3 电荷放大器
4.2 信号的滤波
4.2.1 理想模拟滤波器 4.2.2 实际模拟滤波器及其基本参数 4.2.3 模拟滤波器的设计
根据信号的不同特性，消除或减弱 干扰噪声，提取有用信号的过程称为滤 波，而把实现滤波功能的系统称之为滤 波器。经典滤波器是一种具有选频特性 的电路，当噪声和有用信号处于不同的 频带时，噪声通过滤波器将被极大地衰 减或消除，而有用信号得以保留。
4)品质因数Q 在二阶振荡环节中,品质因数相当于谐 振点的幅值增益系数即Q = 1 /2ξ (ξ为阻尼比).对于带 通滤波器通常把中心频率0 f 和带宽B 之比称为滤波器 的品质因数. 5)倍频程选择性 在两截止频率的外侧,实际滤波器有一 个过渡带,这个过渡带的幅频特性曲线倾斜程度反映了 幅频特性衰减的快慢,它决定着滤波器对带宽外频率成 分衰减的能力,通常用倍频程选择性表征.倍频程选择性, 就是上截止频率 f c2和 2f c2之间,或者是下截止频率 f c1 和f c1 /2 之间幅频特性的衰减值,即频率变化一个倍频 程时的衰减量,以dB 表示.衰减越快,滤波器选择性越好. 而对于远离截止频率的衰减性可以用10 倍频程衰减数 来表示.
4.3 信号的调制与解调
4.3.1 幅度调制 4.3.2 频率调制
4.4 信号的数字化方法
4.4.1 4.4.2 4.4.3 4.4.4 标
采样、混频和采样定理 量化和量化误差 截断、泄漏和窗函数 选择模数转换模块的基本技术指
4.4.1 采样、混频和采样定理
4.4.2 量化和量化误差
4.2.2 实际模拟滤波器及其基本参数
理想的滤波器是物理不可实现的系统，工程上用的滤波器都不是理想 滤波器。但是按照一定规则构成的实际滤波器，如Butterworth 滤波 器、Chebyshev 滤波器和椭圆滤波器等，其幅频特性可以逼近于理 想滤波器的幅频特性。
滤波器的参数除了截止频率外，还有波纹幅 度、带宽、品质因数和倍频程选择性等，它 们共同决定了模拟滤波器的特性曲线。
1)波纹幅度d 在一定的频率 范围内，实际滤波器的幅频特性 可能会出现波纹状变化，其波动 幅度d 与幅频特性平均值A 的比 值越小越好，一般情况下应远小于 -3dB，也就是说要有 20 lg ( d A ) << - 3dB 即d << A / sqrt(2). 2)截止频率 幅频特性值等于A / sqrt(2) 所对应的频率称为 滤波器的截止频率,若以信号幅值的平方表示信号功率,则 该点正好是半功率点. 3)带宽B 上下截止频率之间的频率范围称为滤波器带宽, 或-3dB 带宽,单位为Hz. 带宽决定着滤波器分离信号中相邻 频率成分的能力,即频率分辨率.
两式相除可得
例 设计一巴特沃思滤波器,要求通带的波动 为1dB,通带边频为0.1Hz ,阻带边频为 0.15Hz ,阻带的衰减为15dB.
2 切比雪夫滤波器 对于N 阶的切比雪夫滤波器,其振幅平方 函数为:
根据定义式可求出切比雪夫滤波器的极点,写出切 比雪夫滤波器的传递函数H(S).
第4章 机械信号的预处理
4.1 4.2 4.3 4.4 4.5
信号的放大 信号的滤波 信号的调制与解调 信号的数字化方法 Matlab编程实验
信号的预处理就是对测量信号进行某种量值变换 去除测量信号中由电压漂移高频干扰或非平稳的 趋势等项产生的误差因素并将其转换为计算机系 统能够接收的数据形式例如实际测量中传感器输 出的信号可能是电阻信号电容信号电流信号微弱 电压信号等这些信号在使用前往往需要进行转换 放大滤波如将电阻电容电流信号转换成标准的电 压信号频率信号。 信号预处理包括以下几个方面： （1）电压幅值处理 （2）过滤高频噪声 （3）直流分量隔除 （4）信号类型转换 （5）信号解调