數(shù)字信號(hào)-機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分析及故障報(bào)警-文庫吧資料
2024-09-06 16:30本頁面
【正文】 3）《信號(hào)處理原理及應(yīng)用》 謝平 等 機(jī)械工業(yè)出版社（教材） 4)《 Matlab 程序設(shè)計(jì)及其在信號(hào)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(hào)處理的課程設(shè)計(jì)，使我收獲頗多。 通過這次課程設(shè)計(jì)， 我對(duì)數(shù)字信號(hào)處理及傅里葉變換的實(shí)際應(yīng)用有了深刻的理解，尤其加深了我對(duì)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(hào)偏度的不同來判斷是否有故障，定義偏度 = 時(shí)為正常信號(hào)。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(hào)的包絡(luò)譜 y=hilbert(d1)。db1039。)。 ylabel(39。樣本序號(hào) n/個(gè) 39。 plot(xdata)。CurrentAxes39。 第五章 各模塊設(shè)計(jì)及程序 時(shí)域和頻域分析及畫圖 %時(shí)域波形 % figure(1)。 第四章 MATLAB界面設(shè)計(jì) 兩個(gè)畫圖按鈕簡(jiǎn)化成了一個(gè)下拉菜單，坐標(biāo)圖一和二分別顯示時(shí)域和頻域波形，計(jì)算按鈕進(jìn)行計(jì)算并把數(shù)值放到下面四個(gè)文本框中。 根據(jù)采樣定律，一個(gè)頻帶有限的信號(hào)，可以對(duì)它進(jìn)行時(shí)域采樣而不丟失任何信息， FFT 變換則說明對(duì)于時(shí)間有限的信號(hào) (有限長(zhǎng)序列 )，也可以對(duì)其進(jìn)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(jìn)行下去，直到分成兩兩一組的 DFT 運(yùn)算單元，那么 N點(diǎn)的 DFT 變換就只需要 Nlog2N 次的運(yùn)算， N 在 1024 點(diǎn)時(shí)，運(yùn)算量?jī)H有 10240 次，是先前的直接算法的 1%，點(diǎn)數(shù)越多，運(yùn)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(yùn)算次數(shù)就變成 N+2（ N/2） 2=N+N2/2。 設(shè) x(n)為 N項(xiàng)的復(fù)數(shù)序列，由 DFT 變換，任一 X（ m）的計(jì)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(shí)數(shù)乘法和兩次實(shí)數(shù)加法，一次復(fù)數(shù)加法等于兩次實(shí)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(yùn)算”（四次實(shí)數(shù)乘法和四次實(shí)數(shù)加法），那么求出 N 項(xiàng)復(fù)數(shù)序列的 X（ m） ,即 N點(diǎn) DFT變換大約就需要 N^2次運(yùn)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(shí)等特性，對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。根據(jù)對(duì)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(zhǎng)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(zhǎng)序列 .但其計(jì)算量太大 ,很難實(shí)時(shí)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(jì)算離散傅里葉變換（ DFT）的快速算法，將 DFT 的運(yùn)算量減少了幾 個(gè)數(shù)量級(jí)。它的主要特點(diǎn)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(gè)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(jí)數(shù)，把非周期函數(shù)展成傅立葉積分，利用傅立葉變換對(duì)函數(shù)作頻譜分析，反映了整個(gè)信號(hào)的時(shí)間頻譜特性，較好地揭示了平穩(wěn)信號(hào) 的特征。傅立葉 變換是時(shí)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(shí)質(zhì)是把這個(gè) 波形 分解成不同頻 率的正弦波的疊加和。 信號(hào)分析的主要目的是尋找一種簡(jiǎn)單有效的信號(hào)變換方法，使信號(hào)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(jì)算機(jī)科學(xué) 、信號(hào)與 信息處理 、 圖像處理 、地震勘探等多個(gè)學(xué)科。 第三章 基本原理 變換 與 Fourier 變換相比，小波變換是空間（時(shí)間）和 頻率 的局部變換，因而能有效地從信號(hào)中提取信息。本次課設(shè)利用 matlab 軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻域的分析以及故障的判斷。提取時(shí)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，小波分析是用小波函數(shù)與被被分析的信號(hào)函數(shù)做一系列的互相關(guān)運(yùn)算，因此選用小波函數(shù)不當(dāng)會(huì)引起分
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