振动信号处理仪器的主要分类KM
振动测量仪器的原理和应用
振动测量仪器的原理和应用概述振动测量仪器是一种用于测量物体、设备或结构的振动特性的工具。
它可以帮助工程师、技术人员以及研究人员了解振动的频率、幅度和相位等参数，进而评估其影响和改善振动的方法。
本文将介绍振动测量仪器的基本原理以及在不同领域中的应用。
原理振动测量仪器基于物体振动的能量传递原理来工作。
它使用传感器将物体振动转换成电信号，并经过信号处理和分析来获得振动的各项参数。
以下是振动测量仪器基本的工作原理：1.传感器：振动测量仪器通常使用加速度传感器或振动传感器来检测物体振动。
加速度传感器是最常见的传感器，它可以测量物体在空间中的加速度。
振动传感器则是一种特殊的传感器，可以直接测量物体的振动。
2.信号转换：传感器输出的模拟信号需要经过信号转换器转换为数字信号，以便于计算机或其他设备进行进一步处理和分析。
3.信号处理和分析：数字信号经过处理和分析，可以提取出振动的频率、幅度和相位等信息。
常见的信号处理技术包括傅里叶变换、相关分析和模态分析等。
4.数据显示和记录：处理后的振动数据可以通过显示器或记录器进行显示和记录，以便于后续分析和评估。
通常，振动数据会以图表或曲线的形式展示，以便于直观观察和比较。
应用振动测量仪器具有广泛的应用领域。
下面列举了几个常见的应用案例：1.机械工程：在机械工程领域，振动测量仪器常用于评估和监测机械设备的振动状况。
通过监测设备的振动特性，可以判断其工作状态是否正常，预测故障的可能性，并采取相应的维修和保养措施。
2.建筑工程：在建筑工程中，振动测量仪器可用于评估建筑结构的振动响应和稳定性。
例如，在大楼建设过程中，需要进行地震响应分析，以确保建筑物能够在地震发生时承受振动。
3.航空航天：在航空航天领域，振动测量仪器用于评估飞机、火箭等航空器的振动性能。
振动测试可以帮助确定航空器的结构强度和振动抑制能力，以确保安全和可靠的飞行。
4.电子设备：在电子设备制造中，振动测量仪器常用于测试电子产品的振动寿命和可靠性。
振动信号处理技术的分类与应用
振动信号处理技术的分类与应用摘要：作为信息的载体，如果要在振动信号中提取出特征信息，就需要采取合理的振动信号处理方式，在状态监测、质量评价、参数检测、故障诊断上获取到有效的信息，本文主要针对机械故障诊断的研究现状与常见类型进行分析。
关键词：振动信号处理技术；分类；应用随着现阶段科学技术的不断发展，机械自动化的水平也在不断加强，功能越来越完善，因此也就对设备维修技术也提出了更高的要求。
在机械的使用过程中，要做好在线监测和故障分析方面，以保证企业的安全生产。
良好的机械状况也会促进生产，提高企业的经济利益，因此保证优良的机械状况是稳定生产的前提。
在生产过程中发现，大多数的机械故障都是在振动以后发生的，可以看出振动对于机械的损害是很严重的，因此如何在机械发生振动时及时的发现并采取行为是我们应该考虑的问题，现阶段也加强了振动信号处理技术的研究。
一、机械故障诊断的研究现状早在上世纪60年代，关于机械故障的理论知识就已经产生，并开始对机械故障进行研究，到了70年代，国外的一些大型的机械设备厂在机械故障的诊断上取得了一定的成绩，这些方面的努力大大降低了机械的故障率，提高了生产效率。
我国的机械故障诊断技术较之国外发达国家开始的较晚，发展至今大致经历了三个阶段，一是在上世纪80年代以前，机械故障的诊断依靠的是仪表器上的指针，技术人员通过指针上的数据判断机械是否正常运行，是否出现故障。
二是到了90年代我们将国外先进的监控仪器引进国内，通过监控设备来分析机械是否有故障，机械故障的排除进入了半自动化。
三是到了21世纪以后，故障诊断技术在我国引进并推广起来，它采用先进的故障排除手段，大大的提高了机械故障的排查能力，降低了机械出现大型故障的概率。
二、振动信号的处理方法1、时域分析方法时域分析方法是利用的最广泛的一种方法，其操作过程比较简单，就是在机械长期使用的过程中，根据机械本身的信号随时间的变动而产生的变动曲线来反应机械的运行情况，从而得出机械自身的一系列数据信息，是否在良好的运行范围内，如果结果出现偏差，要及时的对机械进行检查，以免出现大的故障。
机械系统的振动信号识别与分类
机械系统的振动信号识别与分类机械系统的振动信号是一种重要的检测和分析手段，广泛应用于工业生产、设备维修、结构安全评估等领域。
振动信号可以包含丰富的信息，通过对其进行识别和分类，可以帮助人们了解机械系统的运行状态、健康状况以及可能存在的故障和隐患。
本文将探讨机械系统振动信号的识别与分类方法，并介绍其在实际应用中的意义和挑战。
一、振动信号的特征提取机械系统的振动信号包含了丰富的信息，如频率、振幅、相位等。
为了对振动信号进行识别和分类，首先需要提取振动信号的特征。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频域分析。
时域分析主要通过计算信号的均值、方差、峰值等统计量，得到信号的时域特征。
频域分析则是将信号转换到频域，计算信号的频谱特征，如功率谱密度、频率分量等。
时频域分析则结合了时域和频域的特征，可以得到信号在时间和频率上的变化情况。
二、振动信号分类方法振动信号的分类是指将不同特征的振动信号归类到不同组别或状态中。
常见的分类方法包括有监督学习和无监督学习。
有监督学习是指依据已知类别的样本数据，通过建立分类模型对新样本进行分类。
常用的有监督学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
无监督学习则是对振动信号进行聚类分析，将具有相似特征的信号分为一类。
常用的无监督学习算法包括K-means聚类、层次聚类等。
三、振动信号识别与故障诊断振动信号的识别与故障诊断是指通过分析振动信号的特征，判断机械系统是否存在故障或隐患，并确定故障类型和位置。
振动信号的识别与故障诊断可以帮助人们及时采取维修措施，减少生产事故和停机损失。
例如，对于旋转机械来说，不同的故障类型会产生不同的振动频率特征，通过分析频谱特征可以判断故障的类型，如轴承故障、不平衡、失衡等。
同时，故障诊断还可以根据振动信号的幅值变化和相位变化，确定故障位置，指导具体的维修措施。
四、振动信号识别与分类的应用机械系统的振动信号识别与分类在工业生产中有着广泛的应用。
(完整)振动测量仪器知识
振动测量仪器知识一、概述（一)用途振动测量仪器是一种测量物体机械振动的测量仪器.测量的基本量是振动的加速度、速度和位移等,可以测量机械振动和冲击振动的有效值、峰值等，频率范围从零点几赫兹~几千赫兹。
外部联接或内部设置带通滤波器，可以进行噪声的频谱分析.随着电子技术尤其是大规模集成电路和计算机技术的发展,振动测量仪器的许多功能都通过数字信号处理技术代替模拟电路来实现。
这不仅使得电路更加简化,动态范围更宽,而且功能和稳定性也大大提高，尤其是可以实现实时频谱分析，使振动测量仪器的用途更加广泛。
（二）分类与特点振动测量仪器按功能来分:分为工作测振仪、振动烈度计、振动分析仪、激振器(或振动台）、振动激励控制器、振动校准器测量机械振动，具有频谱分析功能的称为频谱分析仪,具有实时频谱分析功能的称为实时频谱分析仪或实时信号分析仪，具有多路测量功能的多通道声学分析仪。
振动测量仪器按采用技术来分：分为模拟振动计、数字化振动计和多通道实时信号分析仪。
振动测量仪器按测量对象来分：分为测量机械振动的通用振动计,测量振动对人体影响的人体（响应）振动计、测量环境振动的环境振动仪和振动激励控制器。
●工作测振仪特点通常是手持式，操作简单、价格便宜，只测量并显示振动的加速度、速度和位移等。
以前用电表显示测量值,现在都是用数字显示。
通常不带数据储存和打印功能,用于一般振动测量。
振动烈度计是指专用于测量振动烈度（10 Hz～1000 Hz频率范围的速度有效值）的振动测量仪器。
●实时信号分析仪特点实时信号分析仪是一种数字频率分析仪，它采用数字信号处理技术代替模拟电路来进行振动的测量和频谱分析。
当模拟信号通过采样及A/D转换成数字信号后,进入数字计算机进行运算,实现各种测量和分析功能。
实时信号分析仪可同时测量加速度、速度和位移，均方根、峰值（Peak）、峰—峰值（Peak—Peak)检波可并行工作。
不仅分析速度快，而且也能分析瞬态信号，在显示器上实时显示出频谱变化，还可将分析得到的数据输出并记录下来.●动态信号测试和分析系统特点包含多路高性能数据采集、多功能信号发生、基本信号分析，还可以选择高级信号分析；以及模态分析、故障分析等应用。
振动信号处理方法综述
振动信号处理方法综述振动信号处理是一个极其重要的研究领域，尤其在机械工程、电子工程和物理学等领域中具有广泛的应用。
随着数码信号处理技术的不断发展，振动信号处理方法也在不断更新和完善。
本文将综述当前常见的振动信号处理方法，包括时域分析方法、频域分析方法、小波分析方法和模态分析方法。
时域分析方法:时域分析方法是指直接对振动信号进行时间域分析的方法。
主要包括以下几种：1、峰值检测法：通过寻找振动信号的波峰和波谷来分析振动信号的性质，它可用于快速检测机器故障并确定故障类型。
2、自相关函数法：通过计算振动信号的自相关函数来获得振动信号的特征值，进而实现故障诊断。
3、包络分析法：分析振动信号的包络线变化，用于判定工况条件或或机器设备运行状况是否正常。
频域分析方法:频域分析是指对振动信号进行频域分析的方法，可以更加深入地了解振动信号的频率分布情况，主要包括以下几种：1、傅里叶分析法：将时域信号分解为若干正弦波的叠加，以分析各分量在振动信号中的占比情况。
2、功率谱密度分析法：通过功率谱密度的分析，可以更准确地了解振动源的特性。
其使用广泛的技术是快速傅里叶变换（FFT）技术，以快速计算振动信号的频谱。
小波分析方法:小波分析是一种新兴的信号处理方法，可以同时在时域和频域中分析信号，主要包括以下几种：1、小波多尺度分析法：通过对振动信号的小波多尺度分析，可以更准确地确定振动信号的频率特性。
2、小波包分析法：对振动信号进行小波包分析，可将信号分解成一系列子信号，每个子信号的带宽和频率能够更加清晰地描述振动信号的特点。
模态分析方法:模态分析是指研究振动系统在不同的振动模态下的振动特点。
主要包括以下几种：1、模态分析法：通过响应分析技术，解出振动系统的振型和振频，在工程实践中常用于分析旋转机械和结构的振动特性。
2、主成分分析法：主要用于多属性振动信号的特征提取和数据降维处理，从而更好地对振动信号进行分析和处理。
综上所述，振动信号处理方法不仅应用广泛，而且种类繁多。
振动信号处理ppt课件
1）周期信号：按一定时间间隔重复出现的信 号x(t)=x(t+nT)
2）非周期信号：不会重复出现的信号
准周期信号:由多个周期信号合成，但各信号周期没有最小公倍数。 如：x(t) = sin(t)+sin(√2.t)
3)随机信号：不能用数学式描述，其幅值、相 位变化不可预知，所描述物理现象是一种随机 过程。
振动信号分类
随机振动是一种非确定性振动，它只服从一定的 统计规律性。可分为平稳随机振动和非平稳随 机振动。平稳随机振动又包括各态历经的平稳 随机振动和非各态历经的平稳随机振动。
一般来说，仪器设备的振动信号中既包含有确定 性的振动，又包含有随机振动，但对于一个线 性振动系统来说，振动信号可用谱分析技术化 作许多谐振动的叠加。因此简谐振动是最基本 也是最简单的振动
不过，这两个要求往往相互矛屑，要适 当兼顾。
各种窗函数的特点
矩形窗的特点是容易获得主瓣窄，但旁瓣大，尤其第一旁瓣太高，为主瓣的 21%，所以泄露很大。
汉宁窗（Hanning），旁瓣很小，且衰减很快，主瓣比矩形窗的主瓣宽，泄 露比矩形窗小很多。
汉明窗（Hamming），它由矩形窗和汉宁窗拼接而成，第一旁瓣很小，其它 旁瓣衰减比汗宁窗慢，主瓣宽介于矩形窗和汉宁窗之间。 高斯钟形窗只有主瓣没有旁瓣，主瓣宽太大，其形状可调，为减少泄露，应 使高斯窗变瘦。 余弦窗主瓣成三角形，旁瓣很小。
振动信号处理
徐敏强 2012.3
课程主要内容
0. 信号的分类与描述 一、离散傅立叶变换与频谱分析 二、细化选带频谱分析、功率谱及其应用 三、包络分析及其应用 四、短时傅利叶变换 五、Wigner-Ville 分布及其应用 六、小波变换及其应用 七、Hilbert-Huang 变换及其应用 八、时间序列分析
工程振动测试技术04第4章振动测试仪器及设备课件
b.中心频率f0的定义： 对于恒带宽滤波器，
取算术平均值，即
f0
1 2 ( fC2
fC1)
对恒百分比带宽滤波
器，取几何平均值，
即 f0 fC2 • fC1
c.滤波器的带宽定义：
• 3dB带宽，记作B3，即
B3=fC2－fC1 ，也称为半功
率带宽
•百分比带宽或相对带宽， 记作b，即
b B3 fC 2 fC1 100 %
idt
当ZC<<R，满足条件uR>>uC 时，有ui uR，i ui/R。 输出电压为电容两端的电压，有
u1
uC
1 C
idt 1 RC
ui dt
输出电压u1与输入电压ui的积分成正比关系，称为
RC积分电路。
对于二次积分电路
u2
1 (RC )2
ui dtdt
积分性质：时间常数=RC越大，积分结果越准确 ，但输出信号越小。
低通滤波器截止频率fC2大于高通滤波器截止频 率fC1时，它们串联起来就组成带通滤波器。
高通滤波器截止 频率fC1大于低通滤 波器截止频率fC2时 ，它们并联起来就 组成带阻滤波器。
带通滤波器的 主要工作性能。
1、带通滤波器的基本参数
a. 带通滤波器的高端截止频率fC2称为上截止频 率，低端截止频率fC1称为对带宽等于常数，即
b B3 fC 2 fC1 100 % 常数
f0
f0
恒带宽滤波器不论中心频率f0取何值，均有相同的带 宽。
恒百分比带宽滤波器的带宽则随f0的升高而增加。
4.3 压电加速度传感器测量系统
压电加速度传感器测量系统的作用： （1）将压电加速度传感器的高输出阻抗转换为前 置放大器的低输出阻抗，以便同后续仪器相匹配。 （2）放大从加速度传感器输出的微弱信号，使电 荷信号转换成电压信号。 （3）实现输出电压归一化，与不同灵敏度的加速 度传感器相配合，在相同的加速度输入值时，实现 相同的输出电压。
机械振动信号的识别与分类研究
机械振动信号的识别与分类研究概述机械振动信号的识别与分类是一项重要的研究领域，对于实现机械故障诊断和预测维护具有重要意义。
本文将探讨机械振动信号的特征提取与分类方法，以及在不同领域的应用。
一、机械振动信号的特征提取机械振动信号的特征提取是识别和分类的关键步骤。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征。
1. 时域特征时域特征是指信号在时间上的变化特征，如振幅、脉冲宽度、峰值等。
常用的时域特征包括均值、标准差、峰值因子等。
2. 频域特征频域特征是指信号在频率上的变化特征，通过将信号从时域转化为频域，可以提取出不同频段的信息。
常用的频域特征包括功率谱密度、频谱峰点等。
3. 时频域特征时频域特征结合了时域和频域的信息，能够更全面地描述信号的变化特征。
常用的时频域特征包括小波包能量谱、瞬时频率等。
二、机械振动信号的分类方法机械振动信号的分类方法主要包括基于特征的方法和基于模式识别的方法。
1. 基于特征的方法基于特征的方法通过提取信号的特征，然后利用分类器进行分类。
常用的分类器包括支持向量机、人工神经网络等。
该方法简单直观，易于实现。
但是，特征的选择和提取对分类结果有重要影响。
2. 基于模式识别的方法基于模式识别的方法直接利用信号的模式进行分类。
常用的方法包括模糊模式识别、隐马尔可夫模型等。
该方法能够自动学习和识别信号的模式，适用于复杂的振动信号分类任务。
三、机械振动信号的应用领域机械振动信号的识别与分类在多个领域有广泛的应用，例如故障诊断、预测维护和结构健康监测等。
1. 故障诊断机械振动信号的识别与分类可以用于故障诊断，通过监测机械设备的振动信号，可以及时发现故障并预测其发展趋势，以避免设备故障导致的生产事故和损失。
2. 预测维护机械振动信号的识别与分类可以用于预测维护，通过监测设备的振动信号，可以提前预测设备的寿命和维护时机，以降低维护成本和提高设备利用率。
3. 结构健康监测机械振动信号的识别与分类可以用于结构健康监测，通过监测建筑物、桥梁等结构的振动信号，可以评估结构的健康状况，及时发现结构的损伤和变形。
固体力学实验讲义-动力学实验部分
En
Rx (τ ) = x (t )x (t + τ ) = lim
∞
−∞
∫ R (τ )e
x
− jωτ
fM
常数 称为白噪声 3 Fourier 级数 对 L2 ( 0, T ) 中的任何一个周期为 T 的函数 即平方可积函数
ec
2S (ω), ω ≥ 0 Gx (ω) = x 1-12 ω< 0 0, 根据功率谱密度曲线的特点可将随机信号大致分为宽带和窄带两类 特别的 对 S x (ω) = S0 S 0 为
二
二自由度系统
双摆
a
k
θ1
l
.S
图 2-1 双摆示意图
En
&& = −mglθ + ka 2 (θ − θ ) ml 2θ 1 1 2 1 2 && 2 ml θ2 = −mglθ2 + ka (θ2 − θ1 )
gr
m
ci.
θ2
l
m
解为
θ1 = A sin(ω1t + ϕ1 ) + B sin(ω2 t + ϕ2 ) θ2 = A sin(ω1t + ϕ1 ) − B sin(ω2 t + ϕ2 ) A B ϕ1 ϕ2 由初条件决定
∞
自功率谱密度定义为自相关函数的 Fourier 变换
S x ( f ) = S x (ω) = Rx (τ ) =
∞
∞
1 ∫ S x (ω)e jωτ dω 1-9 2π −∞
自相关函数 对有限功率信号 定义为
gr
S x (ω) =
固体力学实验讲义
动力学实验部分
2001 年 12 月
振动信号处理总结汇报材料
振动信号处理总结汇报材料振动信号处理是一种重要的信号处理技术，广泛应用于工程控制、故障诊断、结构健康监测等领域。
本次报告将对振动信号处理的相关知识进行总结和汇报。
首先，我们需要了解振动信号的特点和基本处理方法。
振动信号是一种随时间变化的力或位移信号，常见的振动信号包括声音、震动等。
振动信号具有频率、幅值和相位等特征，通过对振动信号的频谱分析，可以得到其频率成分和能量分布情况。
常见的振动信号处理方法包括滤波、降噪、谱分析等，这些方法可以提取出有用的信息，帮助我们理解振动信号。
接下来，我们需要介绍振动信号处理的具体应用领域。
首先是工程控制领域，振动信号处理可以用于控制系统的故障检测和故障诊断。
通过对工程设备的振动信号进行分析，可以检测到故障或异常，从而及时采取措施修复或更换设备，保证工程的正常运行。
其次是故障诊断领域，振动信号处理可以用于诊断机械设备、电力设备等的故障。
通过对故障设备的振动信号进行分析，可以判断出故障的类型和位置，为后续的维修和故障排除提供依据。
最后是结构健康监测领域，振动信号处理可以用于对建筑物、桥梁、飞机等结构的健康状况进行监测。
通过对结构振动信号的分析，可以判断结构是否存在损伤或疲劳，为保证结构的安全性提供预警。
除了基本处理方法和应用领域，我们还需要介绍一些振动信号处理的发展方向和挑战。
随着科学技术的不断发展，振动信号处理技术也在不断升级和改进。
例如，传统的振动信号处理方法主要依赖于频域分析，而现在的研究重点在于时频域分析和多尺度分析。
同时，振动信号处理技术面临着大数据处理、信号含噪声等挑战，需要更加高效和精确的算法和方法来处理复杂的振动信号。
综上所述，振动信号处理是一种重要的信号处理技术，有着广泛的应用领域和发展前景。
通过对振动信号的处理和分析，可以得到有用的信息，帮助我们理解和改进工程设备、诊断故障、监测结构健康等。
未来，振动信号处理技术还将在算法和方法上不断创新，应对各种挑战，为相关领域的发展提供更好的支持和保障。
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振动信号处理仪器的主要分类KM
传感器检测到的振动信号是时域信号，它只能给出振动强度的概念，只有经过频谱分析后，才可以估计其振动的根源和干扰，并用于故障诊断和分析。
振动信号处理仪器主要有测振仪、频谱分析仪、传递函数分析仪和综合分析仪。
1. 测振仪
测振仪是用来直接显示位移、速度、加速度等振动量的峰值、峰峰值、平均值或方均根值的仪器。
它主要由积分、微分电路、放大器、电压检波器和表头组成。
一般意义上的测振仪只能使人们获得振动的总强度而无法获得振动的其他方面信息，但祺迈KM生产的测振仪VIB05却可以除了基础的振动检测，还可以进行轴承状态的检测与红外测温，兼具了测振仪、轴承检测仪与测温仪于一体，是一款多功能型的振动和轴承状态检测仪。
2. 频谱分析仪
频谱分析仪是把振动信号的时间历程转换为频域描述的一种仪器。
要分析产生振动的原因，研究振动对人类和其他结构的影响及研究结构的动态特性等，都要进行频谱分析。
频谱分析仪的种类很多，之前有接触过VIB07多功能型机械状态分析仪，在中石油网上也看到过推荐的文章，功能比较多，一些小功能如听诊、测温也都很实用。
3. 频率特性与传递函数分析仪
由频率特性分析仪或传递函数分析仪为核心组成的测试系统，通常都采用稳态正弦激振法来测定机械结构的频率响应或机械阻抗等数据。
4. 数字信号处理系统
近年来，由于微电子技术和信号处理技术的迅速发展、快速傅里叶变换(FFT)算法的推广，在工程测试中，数字信号处理方法得到越来越广泛的应用，出现了各种各样的信号分析和数据处理仪器。
这种具有高速控制环节和运算环节的实时数字信号处理系统和信号处理器，具有多种功能，因此又称为综合振动分析仪。
如KMbalacner II是一款全功能、高效能的双通道的FFT振动分析及现场动平衡仪。
它可以应用在众多行业的设备状态监测领域，如造纸业，石化，发电厂，机械制造等。
KMbalancerⅡ可以采集各种现场数据，如振动值，轴承状态，频谱图和时域波形等，并可以通过KMVS Pro数据采集分析软件进一步整合分析设备故
障。