还剩25页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
《振动信号处理》PPT课件•振动信号处理概述contents•振动信号的采集与预处理•振动信号的时域分析目录•振动信号的频域分析•振动信号的时频域分析•振动信号处理的发展趋势与展望01振动信号处理概述CHAPTER振动信号的定义与特性振动信号物体或系统受到某种激励后产生的随时间变化的运动状态特性具有时域和频域特性,可以反映物体的动态行为和内部结构振动信号处理的目的和意义目的提取有用的信息,揭示隐藏的规律,为故障诊断、状态监测等领域提供支持意义提高设备运行效率,预防事故发生,保障生产安全振动信号处理的应用领域机械制造航空航天交通运输能源车辆、船舶、高铁等设风力发电机、核电站、设备状态监测、故障诊飞机和航天器的振动控备的状态监测和故障诊火电站等的振动监测和断、优化设计等制、结构健康监测等断故障诊断02振动信号的采集与预处理CHAPTER振动信号的采集方法压电式采集法01利用压电材料的压电效应,将机械振动转换成电信号,常用于高频振动信号的采集电容式采集法02通过电容极板的电容变化来检测振动,适用于低频振动信号的采集电阻应变式采集法03利用电阻应变片感受振动产生的应变,转换为电信号,适用于中频振动信号的采集振动信号的预处理技术01020304滤波放大压缩补偿去除噪声和干扰,提高信号的将微弱的振动信号放大,便于将大范围的振动信号进行压缩,对由于环境因素引起的振动信信噪比后续处理和分析便于显示和记录号失真进行补偿振动信号的增强技术时频分析滤波器组增强利用时频分析方法,将时域信利用滤波器组对不同频率的振号转换为频域信号,突出显示动信号进行增强,突出显示其振动信号的特征频率特征包络解调独立分量分析提取出振动信号的低频成分,从多通道采集的振动信号中分突出显示其调制信息离出独立成分,突出显示其空间特征03振动信号的时域分析CHAPTER时域分析的基本概念时间历程记录信号随时间变化的历程,是信号最直观的表现形式时域波形信号在时间轴上的变化规律,可以通过图形表示持续时间信号在时间轴上所占据的时间长度时域分析的主要方法010203平均值法峰值检测法均方根值法对信号的时域波形进行平在时域波形中找到最大值计算信号时域波形的均方均处理,得到平均值,用和最小值,用于衡量信号根值,用于衡量信号的于衡量信号的总体“平均”的“极值”情况“能量”大小水平时域分析的应用实例机械振动监测通过对机械设备的振动信号进行时域分析,可以监测设备的运行状态,及时发现故障地震信号分析地震产生的振动信号可以通过时域分析,提取地震参数,为地震预警和地震研究提供依据生物医学应用在生物医学领域,通过分析人体的振动信号,可以对人体健康状况进行评估和诊断04振动信号的频域分析CHAPTER频域分析的基本概念频域分析是研究信号在频率域的表现和特征的方法频率是描述信号周期性的物理量,通过分析信号在不同频率下的表现,可以深入了解信号的特性和规律频域分析通常通过将信号从时域转换到频域实现,常用的转换方法是傅里叶变换频域分析的主要方法频谱分析通过傅里叶变换将信号分解成不同频率的正弦波分量,得到信号的频谱图频域滤波在频域中对信号进行滤波处理,去除不需要的频率成分或增强特定频率成分调制解调利用调制和解调技术,在频域中实现信号的频谱搬移和频谱扩展频域分析的应用实例故障诊断通过分析机器或设备的振动信号在频域中的表现,可以检测和诊断设备故障声音处理在音频处理中,频域分析用于改变声音的音调、音色和动态范围等特性雷达和声呐信号处理在雷达和声呐系统中,频域分析用于提取目标特征、进行信号识别和抗干扰处理等05振动信号的时频域分析CHAPTER时频域分析的基本概念时间-频率域描述信号在不同时间和频率下的强度和变化时频分析通过数学变换将信号从时间域转换到频率域,或从频率域转换到时域,以便更好地理解和处理信号信号的时频特性描述信号在不同时间和频率下的特性,如频率、幅度、相位等时频域分析的主要方法短时傅里叶变换(STFT)将信号分成小的时间段,对每个时间段进行傅里1叶变换,得到该时间段的频谱小波变换使用小波基函数对信号进行变换,能够更好地处2理非平稳信号经验模式分解(EMD)将信号分解成若干个固有模态函数(IMF),用3于分析非线性和非平稳信号时频域分析的应用实例声音处理在音乐、语音等领域,对声音信号进行时频分析,实现声音的降噪、增强等处理故障诊断通过分析机器或设备的生物医学工程振动信号,识别和诊断故障在心电图、脑电图等领域,对生理信号进行时频分析,用于诊断疾病和监测生理状态06振动信号处理的发展趋势与展望CHAPTER振动信号处理技术的挑战与机遇挑战随着工业设备的复杂化,振动信号的采集和分析难度增加,需要更高级的处理技术机遇随着传感器和计算机技术的发展,振动信号处理技术得以不断进步,为更精确地监测和诊断设备运行状态提供了可能未来振动信号处理技术的发展方向智能化01利用人工智能和机器学习技术,实现振动信号的自动识别和诊断实时化02提高振动信号处理的计算效率和速度,以满足实时监测和预警的需求微型化03将振动信号处理技术应用于小型设备中,实现设备的便携式监测振动信号处理技术的应用前景工业领域用于监测和诊断各种工业设备的运行状态,提高设备可靠性和安全性交通领域用于监测车辆和轨道的振动状态,保障交通安全环境监测用于监测地震、气象等自然灾害,以及环境噪声和振动污染THANKS感谢观看。