數(shù)字信號(hào)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分析及故障警報(bào)-文庫(kù)吧資料
2025-06-23 15:56本頁(yè)面
【正文】 _LayoutF39。gui_OutputF39。gui_OpeningF39。gui_Singleton39。gui_Name39。參考文獻(xiàn)1）《微型計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)》 賴壽宏，機(jī)械工業(yè)出版社（教材）2）《單片機(jī)及應(yīng)用》李大友，高等教育出版社（教材）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?？傊?，經(jīng)過(guò)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(guò)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(lái)判斷是否有故障，定義偏度=。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5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4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，F(xiàn)FT變換則說(shuō)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的采樣，采樣間隔為ωN=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?？焖俑凳献儞Q（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２DIT和基２DIF。 傅里葉變換 有限長(zhǎng)序列可以通過(guò)離散傅里葉變換(DFT),很難實(shí)時(shí)地處理問(wèn)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(guò)變換能夠充分突出問(wèn)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(wèn)題的變換研究中。傅立葉變換用在兩個(gè)方向上都無(wú)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?！⌒盘?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(lái)。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 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
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