機械振動信號分析及故障報警_課程設(shè)計-文庫吧資料
2024-09-06 16:14本頁面
【正文】 應(yīng)用》李大友，高等教育出版社（教材） 3）《信號處理原理及應(yīng)用》 謝平 等 機械工業(yè)出版社（教材） 4)《 Matlab 程序設(shè)計及其在信號處理中的應(yīng)用》 聶祥飛等 西南交通大學(xué)出版社 附錄一 matlab 總程序 function varargout = keshe0628(varargin) gui_Singleton = 1。 總之，經(jīng)過這次數(shù)字信號處理的課程設(shè)計，使我收獲頗多。通過這次課程設(shè)計，我對數(shù)字信號處理及傅里葉變換的實際應(yīng)用有了深刻的理解，尤其加深了我對快速傅里葉變換的理解。string39。 else J=1。 判斷程序 這里我們根據(jù)兩種不同信號偏度的不同來判斷是否有故障，定義偏度 = 時為正常信號。string39。%偏度 。,num2str(E))。%峭度 set(,39。,num2str(D))。 % 峰峰值 set(,39。 % 最大值 C=min(xdata)。,num2str(A))。 % 平均值 set(,39。 xdata=(xdatamean(xdata))/std(xdata,1)。)。 xdata=fread(fid,N,39。int1639。 N=1000。39。)。,39。 fid=fopen(39。功率譜 p/w39。)。 xlabel(39。,)。 set(gcf,39。 p=abs(fft(ydata,nfft))。 y=ymean(y)。 %第一層細(xì)節(jié)信號的包絡(luò)譜 y=hilbert(d1)。db1039。)。 ylabel(39。樣本序號 n/個 39。 plot(xdata)。CurrentAxes39。 第五章 各模塊設(shè)計及程序 時域和頻域分析及畫圖 %時域波形 % figure(1)。 第四章 MATLAB界面 設(shè)計 兩個畫圖按鈕簡化成了一個下拉菜單，坐標(biāo)圖一和二分別顯示時域和頻域波形，計算按鈕進行計算并把數(shù)值放到下面四個文本框中。 根據(jù)采樣定律，一個頻帶有限的信號，可以對它進行時域采樣而不丟失任何信息， FFT 變換則說明對于時間有限的信號 (有限長序列 )，也可以對其進行頻域采樣，而不丟失任何信息。同樣， X(k)也可看作是序列傅氏變換 ? ??jeX 的采樣，采樣間隔為ω N=2π /N 。而如果我們將這種“一分為二”的思想不斷進行下去，直到分成兩兩一組的 DFT 運算單元，那么 N點的 DFT 變換就只需要 Nlog2N 次的運算， N 在 1024 點時，運算量僅有 10240 次，是先前的直接算法的 1%，點數(shù)越多，運算量的節(jié)約就越大，這就是FFT 的優(yōu)越性。這樣變換以 后， 總的運算次數(shù)就變成 N+2（ N/2） 2=N+N2/2。 設(shè) x(n)為 N項的復(fù)數(shù)序列，由 DFT 變換，任一 X（ m）的計算都需要 N次復(fù)數(shù)乘法和 N1次復(fù)數(shù)加法，而一次復(fù)數(shù)乘法 等于四次實數(shù)乘法和兩次實數(shù)加法，一次復(fù)數(shù)加法等于兩次實數(shù)加法，即使把一次復(fù)數(shù)乘法和一次復(fù)數(shù)加法定義成一次“運算”（四次實數(shù)乘法和四次實數(shù)加法），那么求出 N 項復(fù)數(shù)序列的 X（ m） ,即 N點 DFT變換大約就需要 N^2次運算。 快速傅氏變換（ FFT），是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅立葉變換的算法進行改進獲得的。 根據(jù)對序列分解與選取方法的不同而產(chǎn)生了 FFT 的多種算法，基本算法是基２ DIT 和基２ DIF。 傅里葉變換 有限長序列可以通過離散傅里葉變換 (DFT)將其頻域也離散化成有限長序列 .但其計算量太大 ,很難實時地處理問題 ,因此引出了快速傅里葉變換 (FFT). 1965 年， Cooley 和 Tukey 提出了計算離散傅里葉變換（ DFT）的快速算法，將 DFT 的運算量減少了幾個數(shù)量級。它的主要特點是通過變換能夠充分突出問 題某些方面的特征，因此，小波變換在許多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用，特別是小波變 換的離散數(shù)字算法已被廣泛用于許多問題的變換研究中。傅立葉變換用在兩個方向上都無限伸展的 正弦曲線 波作為正交基 函數(shù) ，把 周期函數(shù) 展成傅立葉級數(shù)，把非周期函數(shù)展成 傅立葉積分，利用傅立葉變換對函數(shù)作頻譜分析，反映了整個信號的時間頻譜特性，較好地揭示了平穩(wěn)信號 的特征。傅立葉 變換是時域到頻域互相轉(zhuǎn)化的工具，從 物理意義 上講，傅立葉變換的實質(zhì)是把這個 波形 分解成不同頻率的正弦波的疊加和。 信號分析的主要目的是尋找一種簡單有效的信號變換方法，使信號所包含的重要信息能顯現(xiàn)出來。小波變換聯(lián)系了 應(yīng)用數(shù)學(xué) 、 物理學(xué) 、計算機科 學(xué) 、信號與 信息處理 、 圖像處理 、地震勘探等多個學(xué)科。 第三章 基本原理 與 Fourier 變換相比，小波變換是空間（時間）和 頻率 的局部變換，因而能有效地從信號中提取信息。本次課設(shè)利用 matlab 軟件，實現(xiàn)對機械振動信號時頻域的分析以及故障的判斷。提取時域波形指標(biāo)如均值、峰峰值、峭度、偏度、脈沖因 數(shù)等。從本質(zhì)上說，小波分
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1