1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上一、課題任務(wù)要求隨著機(jī)械工業(yè)不斷向自動(dòng)化、高精度、智能化等方向的發(fā)展，在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行及生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行參量測(cè)試、分析與診斷等處理過(guò)程已成為必要環(huán)節(jié)，許多信號(hào)處理方法如時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析、相干分析、頻譜分析等已經(jīng)被廣泛被應(yīng)用與機(jī)械工程測(cè)試領(lǐng)域。 本文為機(jī)械測(cè)試信號(hào)的時(shí)域和頻域分析，其中時(shí)域分析包括對(duì)信號(hào)最大值、最小值、中值、方差的分析，頻域分析包括FFT分析、頻譜分析、倒譜分析。在進(jìn)行上述分析之前先要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行擬合。機(jī)械振動(dòng)分為確定性振動(dòng)和隨機(jī)振動(dòng)，確定性振動(dòng)又分為周期振動(dòng)和非周期振動(dòng)，周期振動(dòng)又進(jìn)一步分為簡(jiǎn)諧振動(dòng)和復(fù)雜的周期振動(dòng)。所以可以根據(jù)上述的分類來(lái)擬合振動(dòng)

2、信號(hào)。在設(shè)計(jì)信號(hào)的處理程序時(shí)，用MATLAB中的相關(guān)函數(shù)來(lái)對(duì)所擬合的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析和頻域分析，并對(duì)繪出的頻譜圖進(jìn)行說(shuō)明。二、技術(shù)路線對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域采集，根據(jù)所擬合的振動(dòng)信號(hào)，選取所需要的時(shí)域性能指標(biāo)和頻域分析的性能指標(biāo)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。其中時(shí)域分析包括對(duì)信號(hào)最大值、最小值、中值、方差的分析，頻域分析包括FFT分析、頻譜分析、倒譜分析?，F(xiàn)構(gòu)造一個(gè)振動(dòng)信號(hào)（在該程序中以兩個(gè)衰減振動(dòng)分量和一個(gè)隨機(jī)數(shù)rand之和來(lái)擬合振動(dòng)信號(hào)），再利用MATLAB中的函數(shù)mean（）、min（）、max（）、std（）對(duì)離散序列中的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等時(shí)域性能進(jìn)行分析，通過(guò)調(diào)用函數(shù)ff

3、t（y）；psd（y）；rcep（y）對(duì)該振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻域內(nèi)的性能分析。在設(shè)計(jì)過(guò)程中的理論知識(shí)有離散傅立葉變換（DFT）、功率譜的概念和意義以及倒譜的概念和意義。DFT的定義和意義：DFT的定義式為： X(k)=DFTx(n)= 0kN-1X(n)=x(n) 0nN-1 DFT的意義：DFT的意義在于它表示信號(hào)中的各個(gè)頻率的分量的振動(dòng)幅值的大小，亦即該分量對(duì)于振動(dòng)信號(hào)影響的大小。通過(guò)DFT的快速算法FFT可以很方便的將振動(dòng)信號(hào)的各個(gè)分量的幅值比重計(jì)算出來(lái)。即可以把信號(hào)的主頻分量提取出來(lái)。功率譜的概念和意義：功率譜的定義式為:若X()=DFTx(m)，x(n)為N點(diǎn)序列。則 X（） =DFTxN

4、 (-m)從而有 DFTR(M)= DFTx(m) DFTxN (-m)即 ()= X()X()=|X()|2綜上所述，先用FFT求出隨機(jī)離散序列的DFT，再計(jì)算幅頻特性的平方，再除以N，即得到該隨機(jī)信號(hào)的功率譜估計(jì)。功率譜的意義在于它可以對(duì)信號(hào)中的周期成分進(jìn)行分析。倒譜的概念與意義：倒譜可以分析復(fù)雜頻譜圖上的周期成分，分離和提取在密集泛頻信號(hào)中的成分。倒頻譜對(duì)于整個(gè)譜的形狀不敏感。三、實(shí)現(xiàn)程序A1=3;A2=4;f1=100;f2=250;fs=1000;t=0:1/fs:2;N=length(t);X1=A1*exp(-0.9*t).*sin(2*pi*f1*t);X2=A2*exp(-1

5、.5*t).*sin(2*pi*f2*t);R=rand(1,N);Y=X1+X2+R;figure(1);plot(t,Y); title('振動(dòng)信號(hào)的波形');xlabel('時(shí)間/秒');ylabel('幅度');grid; hold on;%時(shí)域分析m= mean(Y); disp (m);mi = min(Y); disp (mi);mx = max(Y); disp (mx);st = std(Y); disp (st);%頻域分析l=length(Y);r=fft(Y)/l;r=fftshift(r);f=linspace(-fs/

6、2,fs/2,l);figure(2);plot(f,abs(r);grid; hold on;figure(3);psd(Y,2048,1000,kaiser(512,5),0,0.95);figure(4);yc=rceps(Y);plot(yc);四、運(yùn)行結(jié)果(1)時(shí)域分析結(jié)果： 序列的平均值為 0.5038 序列的最小值為 -6.7750 序列的最大值為 7.5083 序列的標(biāo)準(zhǔn)差為 1.6180(2)頻域分析結(jié)果:這是所擬合得到的振動(dòng)信號(hào)的圖像。上圖為FFT頻譜圖，從該頻譜中可以看到有三個(gè)主要高峰值，即在0Hz，100Hz，250Hz處。在功率譜中可以很明顯的看到振動(dòng)信號(hào)中有100Hz和250Hz兩個(gè)主要的頻率。表明信號(hào)中含有這兩個(gè)頻率的周期成分。五、總結(jié)通過(guò)使用MATLAB中的相關(guān)函數(shù)編寫(xiě)的程序?qū)@一所擬合的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了時(shí)域分析和頻域的分析，得到了關(guān)于該振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析結(jié)果并繪制出了頻域分析圖譜。通過(guò)這學(xué)期課程的學(xué)習(xí)，我認(rèn)識(shí)到MATLAB是一款非常