機械測試信號分析2-資料下載頁
2024-12-29 05:38本頁面
【正文】 移小波（確定的時窗寬 /帶寬）每級小波 實際代表著 不同倍頻程段內(nèi)的信號成分 ，所有頻段正好不相交地布滿整個頻率軸 —— 小波分解可以實現(xiàn)頻域局部分析 小波變換216。小波變換分類p離散小波變換 ： a和 τ是離散的 ——小波分解 將數(shù)字信號 x(t)分解成一族小波函數(shù)的疊加：二進小波分解數(shù)學(xué)表達? a按二進規(guī)則 2k,…,2 1,0,21,…2 k,… 取值?τ按等間隔取值 移位小波 w(4t) 小波變換216。小波變換分類p小波包分解 ： 主要聚焦信號的某個或幾個特殊頻段 ? 對信號進行濾波，再同樣實施小波分解，并 可一直進行下去? 分解后形成若干大小的 “包 ”， 根據(jù)需要分析的信號頻段 ，可以選取不同的包來部分復(fù)原原始信號f(t)Lf 低通 濾 波后的低 頻 信號 Hf高通 濾 波后的高 頻 信號LLf HLf LHf HHfLLLf HLLf LHLf HHLf LLHf HLHf LHHf HHHf 小波變換216。應(yīng)用： 消噪與壓縮p 信號的小波包分解。 選擇一個小波 并確定一個小波分解的層次N，然后對信號 x進行 N層小波包分解p 確定最佳小波包基 （ 給定的熵標(biāo)準(zhǔn) ）p 小波包分解系數(shù)的閾值量化。對于每一個小波包分解系數(shù) (特別是低頻分解系數(shù) )，選擇一個適當(dāng)?shù)拈撝挡ο禂?shù)進行閾值量化p 小波包重構(gòu)。根據(jù)第 N層的小波包分解系數(shù)和經(jīng)過量化處理系數(shù)，進行小波包重構(gòu) 在這四個步驟之中，最關(guān)鍵的就是如何選取閾值和如何進行閾值的量化，從某種程度上說，它直接關(guān)系到信號消噪和壓縮的質(zhì)量。216。實例：小波消噪小波變換將信號分解成多個小波分量，其中以白噪聲為主要成分的小波分量與其他小波分量有著明顯不同的特征，將滿足這些特征的小波分量去掉，然后重構(gòu)信號，就能對原信號實現(xiàn)消噪處理a) 加噪聲信號 x(t)與細節(jié)分量 b) 除噪后的信號 x(t) *和逼近分量 小波變換216。傅立葉分析與小波分析 小波變換216。 信號的檢驗p 平穩(wěn)隨機過程 所有采樣樣本集合中的各個樣本函數(shù)在某一時刻的 平均值 及其他統(tǒng)計特征參數(shù) （均值、方差、自相關(guān)函數(shù)）均不隨時間的變化而變化 弱平穩(wěn) 的或廣義平穩(wěn) 隨機信號： 只滿足均值和方差都不隨時間變化時 隨機過程 *各態(tài)歷經(jīng)隨機過程：任一樣本與隨機過程所有樣本統(tǒng)計特性（集合統(tǒng)計特性）相等時的 平穩(wěn)隨機過程 p 非平穩(wěn)隨機過程 所有采樣樣本集合中的各個樣本函數(shù)在某一時刻的平均值及其他統(tǒng)計特征參數(shù)（平均值，相關(guān)函數(shù)等）均隨時間的變化而變化 信號的檢驗216。 野點剔除p 野點： 不能代表設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)點p 原因： 過失誤差 ——數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，傳輸環(huán)節(jié)中信號的損失、數(shù)模轉(zhuǎn)換器的失效等 p 識別方法： 依據(jù) 拉依達準(zhǔn)則 測量數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布時，誤差大于 3σ的概率僅為 ， 對于有限次測量（ n10） ,符合下式的數(shù)據(jù) xk含粗大誤差 /野點 信號的預(yù)處理3σ法則不適應(yīng)測量次數(shù) n=10的粗大誤差判定216。趨勢項消除p 趨勢項：樣本記錄中周期大于采樣時間的頻率成分，代表 數(shù)據(jù)緩慢變化的趨勢p 產(chǎn)生原因：數(shù)據(jù)采集儀器性能漂移；壓電式傳感器電纜固定不當(dāng)；環(huán)境干擾等p 消除的方法： 多項式擬合的方法 趨勢項的提取和消除 信號的預(yù)處理216。濾波p 研究特定頻率段p 去除干擾 作用 信號的預(yù)處理教材：21， 23， 26(2)， 27 作業(yè)回顧216。 非周期信號譜分析p 非周期信號：周期 T為無窮大的周期信號p 傅立葉變換：p 非周期信號幅值譜特點頻譜線是連續(xù)的、收斂的幅值密度 ——單位頻寬上的幅值p 傅立葉變換性質(zhì)：疊加、時間尺度、時移、頻移、卷積、微分、積分p 典型函數(shù)的譜分析：單位沖擊函數(shù)、單位階躍函數(shù)、閘門函數(shù)、常數(shù)216。 隨機信號頻分析p 變換對象：隨機信號的相關(guān)函數(shù)p 自功率譜密度（實數(shù)）、互功率譜密度（復(fù)數(shù)）216。 短時傅立葉變換p 非穩(wěn)態(tài)信號：頻率隨時間變化的信號p 變換實質(zhì)：將信號劃分成許多時間段（短信號） ?局部頻譜思考題252。 什么是時域分析、頻域分析？時域分析： 通過信號的時域波形 計算 信號的均值、均方值、方差等統(tǒng)計參數(shù)頻域分析： 從頻率結(jié)構(gòu)角度來了解信號的特征252。 何謂 FFT？它主要解決什么問題？快速付立葉變換（ FFT）是譜分析的基本工具，是實現(xiàn)傅立葉變換的各種 快速算法 總稱 ，主要解決其變換的速度問題思考題252。 有一齒輪傳動系統(tǒng)，大齒輪為輸入軸，轉(zhuǎn)速為 600轉(zhuǎn)／分，大，中、小齒輪的齒數(shù)分別為 40,20,10，請根據(jù)齒輪箱機殼上測得的振動信號功率譜圖（縱軸單位為微米），估計出各個齒輪的頻率和振動值。大齒輪頻率： f1=600/60=10(Hz) 、 20um中齒輪頻率： f2=f1x2=20(Hz)、 12um小齒輪頻率： f3=f1x4=40(Hz)、頻率最高、幅值最大、 32um謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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