机械信号分析

关键词： 机械设备

机械信号分析（精选十篇）

机械信号分析 篇1

随着现代化工业大生产的不断发展，机械设备的结构变得越来越复杂，并且经常运行于高速、重载以及恶劣环境等条件下。由于各种因素的干扰和影响，会导致机械设备发生故障，轻则降低生产质量或导致停产，重则会造成严重的甚至是灾难性的事故。为此，为尽最大可能地避免事故的发生，机械设备状态监测与故障诊断技术近年来得到了极为广泛的重视，其应用所达到的深入程度十分令人鼓舞。目前，机械设备状态监测与故障诊断已经基本上形成了一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科。

在实际应用中，故障与征兆之间往往并不存在简单的一一对应关系，一种故障可能对应着多种征兆，反之一种征兆也可能是由于多种故障所致。因此，通常必须要借助信号处理等手段从采集的原始数据中加工出特征信息，提取特征量，从而保证有效、准确地进行故障诊断，也就是说，信号处理与故障诊断有着极为密切的联系，信号特征提取是故障诊断中必不可少的一个重要环节[1]。

故障诊断技术的各种理论研究和方法探讨最终都必须落实到具体诊断装置的研制上。而传统的测控仪器以硬件为关键，其开发与维护的费用高、技术更新周期长、价格高、仪器功能柔性差、不易与其他设备连接等特点，越来越不能满足科技进步的要求。虚拟仪器的出现改变了这样的局面，它充分利用了计算机技术来实现和扩展传统测试系统与仪器的功能。

N I公司的图形化编程语言LabVIEW成为当今虚拟仪器开发最流行的一种语言。LabVIEW的最大特点是用图标代码来代替编程语言创建应用程序。LabVIEW有丰富的函数、工具包、软件包、数值分析、信号处理、设备驱动等功能，还有应用于专业领域的专业模块，解决了传统的虚拟仪器系统采用C、C++、汇编等语言存在的编程、调试过程繁琐、开发周期长、对编程人员要求高等问题，广泛地应用于航空、航天、电子、机械等众多领域[2,3]。

本文基于LabVIEW开发一个针对旋转机械故障诊断的振动信号分析系统，并在成都飞机设计研究所某航空设备监控上获得了应用。

系统设计

根据信号分析系统的设计原则，又考虑到LabVIEW具有图形化编程特点以及丰富的工具箱。因此，笔者选用NI公司的Lab VIEW 7.1作为信号分析系统的开发平台。

笔者开发的信号分析系统主要分为三大模块，即文件管理模块 (文件的读取及存储) 、信号分析模块、显示模块。按照图1所示的使用流程对这三个模块进行设计。

由于读取数据以及后面的数据分析存在明显的先后顺序，因此采用顺序结构将数据读取模块、信号分析模块结合起来，构成统一的总程序。图2示出总程序。左侧框图内实现信号的读取与存储的程序。由于读取的数据类型不同，因此采用选择结构。右侧是程序主体部分，用于实现信号分析及处理，包括幅域分析、时域分析、频域分析。由于信号分析方法的多样性，信号分析模块采用事件结构，通过调用子程序的办法来实现。信号分析系统总界面见图3。

文件管理模块

数据格式的类型多种多样，主要有文本文件格式 (.txt) 、二进制格式 (.dat) 、MATLAB数据格式 (.mat) 等。因此，针对不同格式的数据，LabVIEW需要采用不同的程序进行读取。

文件的读取模块主体采用了选择结构。读取MATLAB用LabVIEW中的MATLAB Script来实现;读取文本文件 (.txt) 和二进制文件 (.dat) 用Lab VIEW的Read Lvm节点来实现。

存储分析所得数据可以利用LabVIEW的Write Lvm节点实现。

信号分析模块

信号的分析处理主要分成三各部分：幅域分析、时域分析以及频域分析。采用模块化程序进行编程。分别将幅域分析、时域分析以及频域分析三部分做成子程序，采用主程序调用子程序的办法实现信号分析模块的开发。

幅域主要包括峰峰值、均方根值、直流量、峭度、斜度以及波形最大值、最小值的分析;时域分析是按照信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序进行计量分析。频域分析是将时域信号变换至频域加以分析的方法。针对旋转机械，主要包括幅值谱、相位谱、功率谱、倒谱、Hilbert变换。

显示模块及装饰

为了确保系统具有友好的使用界面，方便使用者操作，本系统加入了一些显示程序，包括指示灯、文件存储路径显示、面板人性化设计等。

实验结果

对旋转机械的三个主要部件转轴、齿轮、轴承所采集的数据进行分析，并与实际参数进行了比较，验证了所开发的基于LabVIEW的信号分析系统的正确性与可行性，主要包括：

(1) 利用分析转轴数据的幅值谱，得出的转轴转速与实际转速相近;

(2) 利用转轴时域分析的自相关功能，能够准确识别信号的周期;

(3) 利用幅域分析以及频域中的幅值谱、功率谱对齿轮数据进行分析，并与齿轮异常图及其振动特征比较，得出齿轮的初步故障诊断结果为齿轮表面磨损，有局部缺失，与实际情况相符;

(4) 利用倒谱计算出的频率与41齿齿轮转频相近;

(5) 利用轴承信号在频域的Hilbert变换得出了轴承存在内圈缺陷的初步诊断。

本文仅对最后一项进行呈现。

本文采用的数据为单列深沟球轴承的数据，所涉及到的滚动轴承试件类型为GB6203，试件基本参数如表1所示，轴承所在轴的转频约为12Hz，采样频率fs=12800Hz。

设单列角接触球轴承的工作轴转速为n (r/min) ，轴承节径为D (mm) ，滚动体直径为d (m m) ，接触角为β (rad) ，滚动体个数为Z。假设滚动轴承各滚动体和内外圈表面间的接触方式为纯滚动接触。其故障特征频率计算公式如下所示[5]。内圈旋转频率，即工作轴转频为：

滚动体上某一个固定点通过滚道 (包括内、外圈) 的频率，简称滚动体通过频率：

滚动体通过内圈滚道上某一固定点的频率，简称内圈通过频率：

滚动体通过外圈滚道上某一固定点的频率，简称外圈通过频率：

在工程中，这三个通过频率fbp、fip和fop又常被称作滚动轴承的滚动体故障特征频率、内圈故障特征频率和外圈故障特征频率[6]。

根据公式 (1) ～ (4) 可以得到故障特征频率理论值如表2所示。

工程中多采用频域分析方法来反映轴承的运转状态[7]。频域上分析又分为幅值谱、相位谱、功率谱以及Hilbert变换。这里主要利用轴承信号Hilbert变换对系统进行验证。

单列深沟球轴承信号的Hilbert变换如图4所示。由图中可以看出，幅值较大处所对应归一化频率分量如指针所示，边带带宽为0.00412。

因此，可以计算对应的频率：

这与参考的内圈故障特征频率fin=51.9Hz (如表2) 十分相近, 可以得出诊断结果：轴承存在内圈缺陷。这与实际情况一致。

结语

该系统具有如下特点： (1) 采用当前测控领域中极为流行的图形化编程软件LabVIEW作为开发平台，提高了编程的效率和软件质量。 (2) 能读取、存储不同类型的数据格式，从幅域、时域、频域三个角度对信号进行分析处理，正确提取信号特征，并具有相应的显示功能。 (3) 具有友好的人机交互界面。

利用笔者开发的基于LabVIEW的机械振动信号分析系统，可以实现对旋转机械的主要部件的振动信号进行分析处理，解决了一些实际问题。如：利用转子的幅值谱分析推算出转子的转速;对齿轮的倒谱分析提取相对准确周期信息，可对其运转状态进行监测。对轴承的Hilbert变换分析得到故障的频率，对应于轴承故障特征频率，得出轴承的故障为内圈故障。通过这些问题的研究与解决，也验证了系统的正确性与可行性。本系统已经在成都飞机设计研究所某设备振动信号监控上得到了具体应用，效果良好。

摘要：结合旋转机械设备的典型故障特征, 设计开发了一个基于LabVIEW的信号分析处理系统, 可以实现常用的信号分析处理方法。该系统可读取、存储不同类型的数据格式, 对采集的信号从幅域、时域、频域三个不同角度进行分析处理, 提取信号的特征信息, 用于旋转机械故障的初步诊断。通过对转子、轴承、齿轮的实际振动数据进行分析处理, 验证了系统的正确性与可行性。

关键词：故障诊断,振动信号分析处理,虚拟仪器,LabVIEW

参考文献

[1]陈进.信号处理在机械设备故障诊断中的应用[J].振动与冲击, 1999 (1)

[2]张新红.LabVIEW的故障诊断虚拟仪器开发及应用研究[D].河南理工大学, 2005

[3]杨乐平, 李海涛, 杨磊.LabVIEW程序设计与应用[M].北京:电子工业出版社, 2005

[4]王琳.机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势[J].武汉工业大学学报, 2000, 22 (3)

[5]张庆海.基于振动分析的旋转机械设备故障诊断技术的研究[D].哈尔滨工业大学硕士学位论文, 2006

[6]范兆军, 郑海起, 汪伟等.基于虚拟仪器的滚动轴承故障诊断[J].振动技术与工程, 2006, 6 (19)

机械信号分析 篇2

双电容接口式微机械陀螺的信号检测方法

在研究双电容接口式微机械陀螺结构与分析传统差分电容检测方法对其驱动力的影响的基础上,提出了一种适合于该陀螺的新型信号检测方法,此方法具有两个显著特点:第一,能够使公共电容极板偏置到零电压,消除其对驱动力的影响,进而提高微机械陀螺的.系统灵敏度;第二,能够消除直流电压的不匹配以及失调电压对输出信号的影响.最后,通过HSPICE软件仿真验证了该方法的可行性.

作 者：莫冰 刘晓为 谭晓昀 尹亮 丁学伟 汤佳郁 MO Bing LIU Xiao-wei TAN Xiao-yun YIN Liang DING Xue-wei TANG Jia-yu 作者单位：哈尔滨工业大学MEMS中心,哈尔滨,150001刊 名：传感技术学报 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS年，卷(期)：19(5)分类号：V2关键词：微机械陀螺 驱动力 双电容接口 信号检测

机械信号分析 篇3

关键词 铁路信号设备；机械结构；改进设计

中图分类号 U2 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)021-0201-01

经过长期的实践总结，铁路信号设备外形逐渐发展为盒、箱、柜、台四种基本模式。可是因为铁路信号设备的性能、应用场合的不同及客户的多种要求，出现了式样繁多的铁路信号设备。为了能够尽量节省费用以及实行批量化的专业生产，逐渐形成典型结构模式，对铁路信号设备典型结构模式与机械结构设计的研究具有十分重要的意义。

1 铁路信号设备典型结构模式与机械结构概述

铁路信号设备是专门用于铁路信号工程的配套设施，大部分都涉及到了电子设备领域。根据产品的不同功能可将其分为自动型闭塞、车站联锁、车站监督与调度以及机车发出的信号等。按照工作现场可以分为室内场所、室外场所及车载相关设备等。铁路信号设备典型结构模式与机械结构的重要功能，就是将电路硬件中分离的各种元器件以及连线，组合成为一个具备优良使用功能、可靠稳定性、外观优美的产品信号实体。同时还需对各种环境具有较强的适应性、施工运输的方便性等特点。当前铁路信号设备典型结构的机械结构中普遍使用的材料是钣金、铝合金、塑料件、合金压等，主要工艺典型是加工成形零件的工艺和装配整机的工艺。伴随着铁路信号的迅速发展，用户逐渐增加的个性化要求与市场的竞争需求，信号设备典型模式机械结构设计工艺的好坏，对产品的质量具有直接影响。

2 铁路信号设备典型结构模式与机械结构的发展

因为历史原因，我国铁路信号经历了艰难漫长的发展过程，从建国初期简陋的信号设备，混乱的制度及各不相同的设备规格，到具备了整套的标准技术系统，与信号配套的产品设备。目前正经历着以机电技术为主导的信号体系向数字化信号体系逐渐过渡的时期。信号设备的机械结构体现出了多样化。

2.1 铁路信号产品规格不统一，多种系列并存

我国目前铁路信号系统应用了智能控制设备，可是还没有形成较大规模的更换，大部分信号系统依旧应用着继电的控制设备。标准结构体系之间的差异，还有部分单位安装空间存在的限制，出现了同一种设备产生了多种的机械结构，多种结构尺寸共同存在。

2.2 缺乏铁路信号设备与机械结构保护环境

上一代的信号设备的机械结构因为受到了技术水平的限制，对于环境保护并没有太高要求，只是设计了简单的缓冲、散热装置，极少考虑兼容电磁需求。伴随着科技的发展，在铁路信号设备的设计中逐渐加入了环境保护设计，根据使用地区的不同条件，研究出与之对应的保护设计，同时对这些设计结构的人员提出了更加严格的要求。比如应用于青藏铁路的车站无人信号设备，不仅需要对正常工作情况下设备的散热装置进行考虑，还要考虑信号设备的保温设施。

随着铁路信号设备中计算机与微电子技术的广泛使用，信号设备与机械构成中的电磁兼容的重要性逐渐凸显出来，有关标准在信号设备行业中由推荐使用逐步发展为强制执行。

3 铁路信号设备典型结构模式与机械结构设计改进

3.1 铁路信号设备与机械结构优化设计

铁路信号设备构成主要是冲压、加工钣金材料。这些冲压零件的外形和尺寸以及精准度对冲压过程都会产生极大影响。加工冲压零部件要求具有极高的工艺性，这样才能有效的节约材料，减少工作量，提升模具的使用时间，还能够尽量降低产品的成本。产品零件设计时，应当充分考虑容易制造的问题，尽可能的利用一些方法使得加工工艺较为容易，还能节约材料，增加零件的强度，又不会产生废品。例如冲裁件设计外形和尺寸时应尽量保持对称简洁，可以令排料产生的废品最少；冲孔折弯件与拉伸件时，应在孔壁与直壁之间保证具有适度距离；弯曲件所在的直边不宜设计太小高度，这个高度应根据工厂目前使用的刀具尺寸进行设计；折弯件设计弯曲线时应当尽量避免尺寸出现突变位置；定位孔工艺设计时，应尽量较少误差累计，确保产品的质量。

3.2 加强加工手段，提升设备机械结构功能

近年来铁路行业的飞速发展，我国目前加工铁路信号设备的手段已经出现了较好的发展前景，从电子装联至机械加工，工艺设备都具备了国际水平。例如国内著名的生产电子信号设备的厂家，普遍具备了新型信号设备的生产加工能力，从加工各种数控钣金到SMT等电子装联专门生产线，为铁路信号设备与机械结构的加工提供了基础条件。

3.3 铁路信号设备与机械结构设计的新理念

随着科学技术的不断发展，结合了工程技术、生产工艺、市场决策“以人为中心”的设计新理念逐渐被信号设计人员所应用。为了能够实现这个理念，信号设计者从产品的外观、色彩、原料、工艺构成、装饰等方面进行整合处理，最终实现信号设备的完美设计，同时还要注意开发产品的决策及形象。目前信号设备设计新产品中，已经融入了大量的设计新理念。例如设计的机车主机信号，不管是外观造型还是工艺实施，以致是现场的操作安装，都逐渐加入了人与设备之间的关系。

4 结束语

铁路信号设备典型结构模式与机械结构设计，应该重点体现设备的优良品质，保持友好的人机关系，满足个性化要求，在铁路飞速发展的现在，对铁路信号典型结构模式与机械结构设计应提出更高的要求。

参考文献

[1]王江涛,王剑,蔡伯根.基于GPS和RFID技术的铁路信号设备巡检系统[J].铁道学报,2006,2:59-60.

[2]张保银,梁朝辉,李永燕.铁路信号设备故障诊断专家系统研究[J].铁道通信信号,2010,9:15-16.

[3]岳丽丽,王瑞峰.基于多Agent的铁路信号设备智能故障监测与诊断的实现[J].交通与计算机,2008,2:13-14.

机械信号分析 篇4

1 司机室内噪声形成的原理

1.1 噪声属于向司机室内传入的空气声

向司机室内传递噪声的主要途径就是通过声波的透射及泄露的方式, 直接影响司机室内空气声传入的重要因素是司机室的隔声性能和相应的密封程度, 形成了司机室内复杂的声场环境的主要原因还是由于噪声源通过不同的传播方式和作用机理。

1.2 司机室内部振动噪声及特性

噪声:由于司机室内部的组成零部件比较多, 随之产生的振动也就沿着相互接触的零部件而向外传递, 每个零部件振动传递的路径不同, 因此受到的振动激励也都不一样。导致司机室内的振动噪声变得复杂的主要原因就是因为不同频率的振动信号通过接触、传递, 然后在相互叠加在一起而形成的。

特性:由于空气、固体传播噪声能量的速度因结构的不同和噪声频率的变化而变化。主要分为两种噪声, 第一种是混响声, 混响声指的是噪声源发出的声波经过司机室内壁板一次或多次反射而形成的。第二种就是司机室内噪声, 司机室内噪声主要是由直达声固体声和空气声与室内混响声叠加的结果而形成的。

2 噪声源成分分离

为有效控制工程机械驾驶室内噪声, 利用集合经验模态分解 (ensemble empirical mode decomposition, EEMD) 后的本征模函数作为稳定独立成分分析 (independent component analysis, ICA) 算法中的多个虚拟通道, 提出了基于EEMD和ICA相结合的驾驶室内噪声盲源分离方法。

在源信号和传输通道未知的情况下, 独立分量分析 (Independent Compo-nent Analysis, ICA) 为较新的信号处理方法, 在机械设备故障诊断及状态监测中独立分量分析的盲源分离 (Blind Signal Separation, BSS) 方法已获得成功的应用。利用源信号之间的统计独立性的ICA算法应用较为广泛。

ICA算法是根据一定的优化准则, 对观测信号进行变换, 通过观测信号所得到近似源信号, 在分离过程中通过计算分离量的非高斯性的度量来判断是否完成对各独立分量的分离。而在源信号与传输通道参数均未知的情况下盲源分离问题存在两个不确定性问题:输出分量排序顺序的不确定性, 输出信号幅值的不确定性。

利用独立分量分析, 有一个很重要的限制条件:其通道数必须不少于源信号数。但是在我们的实际测量中很难预先知道源信号的数目, 而且通过无限增加采集通道数目方法识别源信号会造成不必要的浪费甚至增大试验难度。

3 降噪措施

噪声的传播主要是通过空气传声和固体传声两种途径。空气传声就是从噪声源出发, 以空气为媒质传播噪声。固体传声就是机器工作时产生的振动在固体物质中传播, 然后从固体物质中辐射出噪声。因此, 降低司机室噪声要在这两方面下功夫。

3.1 固体声控制

控制噪声传入司机室的关键就是减少或阻滞振动传入主车架和车体钢结构控。除加强车体、车架本身的刚度外, 主要采取隔振和增强车体阻尼。司机室底板架以及壁板等覆盖件的设计改进措施以提高结构刚度避免关键频率点的共振, 与司机室底板连接的部件进行连接方式改进隔绝或减弱振动传入这些都是控制固体噪声传播的有效措施。

3.2 空气声控制

改进提高司机室减振系统隔振性能, 司机室内进行隔声治理, 这样能够降低传入空气噪声, 控制噪声主要从控制声源发声与切断声音传播途径两方面研究。如阻断和屏蔽声波的传播, 或衰减声波的传播能量。从声音传播的根本途径上考虑降低噪声。主要包括以下几点: (1) 在设计司机室的时候将噪声源布置在远离司机室; (2) 加强司机室的隔声、吸声效果; (3) 提高司机室的密封性。

4 结语

为了提升产品的节能效果并达到发达国家实施的噪音标准, 提升产品的质量, 这不仅仅只是要求工程机械的基础配套件制造水平的提高, 更是对整个综合减振降噪的技术提出了更高的要求。因此, 本文通过对司机室内噪声来源、噪声传播途径和产生机理, 解决措施进行了分析和论述。采用多种方法相结合的研究策略, 可识别复杂坏境下司机室内的噪声, 为更进一步的治理司机室噪声提供分析方法。

摘要：随着社会的发展, 科技的进步和环保意识的观念增强, 现代化工业生产不断进步发展, 工程机械行业的发展已成为机械行业的第四大产业。因此, 机械设备故障诊断技术的问题也越来越受到人们的关注。NVH (naise, vi-bration and harshness) 的重要指标之一就是工程机械室内噪声, 工程机械噪声的研究有利于增强我国机械产品在国际上的竞争力, 有利于我国迈向机械制造强国, 所以, 室内噪声信号盲源的问题的研究有着十分重要的意义。

关键词：工程机械,室内噪声,特性分析

参考文献

[1]王丽, 周以齐, 于刚, 米永振.基于EEMD和ICA方法的驾驶室内噪声源时频分析[J].山东大学学报 (工学版) , 2014 (02) :80-88.

[2]孟宗, 蔡龙.基于EEMD子带提取相关机械振动信号单通道盲源分离[J].振动与冲击, 2014 (20) :40-46+51.

通信信号对雷达信号干扰的分析 篇5

通信信号对雷达信号干扰的分析

【摘要】雷达抗通信干扰的现有方法主要是从频域、时空域出发，本文简要介绍窄带通信信号，建立通信干扰信号模型，介绍了基于频域和时空域抗干扰的方法，最小二乘法和特征子空间投影方法。并给出了仿真分析，仿真结果，验证算法的有效性和可行性。 【关键词】雷达信号;最小二乘法;特征子空间投影方法 Abstract：Radar against communications with the main existing method of frequency domain or the airspace，this article we briefly introduce a thin strip communications signals and establish communication interference signals model.Introduced based on the frequency and the airspace anti-interference method，including the second multiplication and eigen-subspace projection method.Give simulation analysis and results and verify the effectiveness and feasibility of the algorithms. Key words：Radar Signals;The Second Multiplication;Eigen-subspace Projection Method 1.引言 随着现代通信的日益发展，各种通信系统的基站分布越来越密，基站使用的频率范围也在不断扩展和变化，使雷达受到越来越多的同频通信信号的强力干扰。大多数通信系统都是选择正弦信号作为载波，属于连续波调制。在同频情况下，这种通信信号对雷达而言是一种有源的压制性干扰，极大地妨碍了许多雷达站的正常工作。雷达信号的带宽一般为几百kHz以上，而许多通信信号带宽较窄，所以相对雷达信号而言，这类通信信号为窄带干扰。为了同时获得大时宽和大带宽，目前雷达普遍采用匹配接收的方式，因此雷达发射信号形式主要为线性调频信号或相位编码信号[6]。但大量同频带强通信干扰如果混入接收到的目标回波信号(用线性调频仿真)中，将严重影响匹配滤波的效果。 2.通信信号模型 数字通信信号有调幅、调频、调相三种基本的调制方式。幅度键控ASK为线性调制，频率键控FSK和相位键控PSK为非线性调制。但由于表征信息的频率或相位变化只有有限的离散取值，所以可以把频率键控FSK和相位键控PSK简化，当作幅度键控ASK信号处理。通信信号[2，6]J(t)为i个ASK信号之和： (1) 式中：为载波的频率;为载波的振幅;是码元脉冲的振幅，其可能取值为+1或-1;是单个码元基带脉冲的波形，在这里，为码元间隔;对式(1)求自相关函数：设i=2，则： (2) (3) 化简后： (4) 3.最小二乘法 最小二乘法的思想是：根据频率检测仪提供的落在信号带宽内干扰的频率范围，在满足频率采样定理的条件下，均匀选择若干个离散的频点，作为各个通信干扰估计的频率值，各个单频信号的幅值用最小二乘法加以计算。假设干扰的频率范围，每个离散点的.频率为： (5) 为频率间隔，，雷达接受的回波信号可以用信号与若干个点频干扰之和表示： (6) 为各个点频干扰的幅度估计值，为接受数据和点频干扰之差。记： ，其中： 为采样间隔，，则(6)式可记作： (7) 其中分别为回波信号矩阵，点频干扰的幅度矩阵以及估计误差矩阵。均方误差：，由均方误差最小准则，解得系数：，经过对消后的输出为：，中已不包括大功率的干扰分量，只有信号和白噪声，据此可抑制掉通信干扰。 3.1 离散频点数选取 显然，实际接收数据中干扰并非由离散的点频信号组成，总是占有一定的带宽，因此用点频信号来代替实际带限干扰时，存在一定的误差，下面分析该误差对抑制性能的影响。 带限干扰[1，3，4，5]可按傅立叶级数展开成如下形式： (8) 式中，为干扰带宽，为连续频谱的离散采样值，为频率采样间隔。由频率取样定理，，为信号时宽。显然，频率采样间隔越小，即取得越大时，上式的近似精确度越高。也就是说，连续频谱用离散点频内插时，误差与频率采样率有关，离散频点越多，误差越小;实际中，考虑计算的复杂度折中选择离散频点数。另外，在相同的频率采样点数时，输入带限干扰的功率越大，用点频信号内插带限干扰时被忽略的项越大，抑制效果会变差。故对于通信信号密集地区，会对雷达产生大功率干扰，这里采取的最小二乘法就不能很好的产生抑制效果的，故对于大功率干扰，我们将在下一节提出特征子空间投影方法。 3.2 仿真结果分析 雷达发射信号为LFM连续波，假设中心频率，带宽，时宽T=10ms。输入干扰取位于[0.8～0.9]倍信号带宽处的带限干扰，带宽占信号总带宽的10%。信号功率取0dB，通信信号功率取。由于内噪声相对于干扰而言影响很小，可忽略不计，这里为了避免产生奇异矩阵，取为-10dB。 图1 输入20dB干扰时LS法抑制后的频谱及其脉压输出 图2 输入40dB干扰时LS法抑制后的频谱及其脉压输出 根据频率取样定理，同时考虑到计算复杂度和内插误差的影响，离散点频数N取最小取样频率的两倍，作各个点频的最小二乘估计。图1为输入干扰功率为20dB时经过LS法后信号和干扰剩余的谱图及其脉压输出，最大副瓣电平-18dB，比直接零陷法降低了5dB。图2为输入干扰功率为40dB时经过LS法后信号和干扰剩余的谱图及其脉压输出，最大副瓣电平抬高到-10dB，抑制效果已不明显。可见，当干扰功率较小时，最小二乘法估计效果较好，干扰增大时，估计性能下降，从而进一步验证输入带限干扰的功率越大，用点频信号内插带限干扰时被忽略的项越大，抑制效果会变差。 4.特征子空间投影方法分析 4.1 特征子空间理论 特征子空间[7]由于其降维效果和稳健性的处理能力已广泛应用于波束形成、DOA估计、超分辨处理中。在脉压雷达强干扰接收环境中，接收矢量中包含雷达回波信号、各种通信干扰信号，高斯白噪声，特别是基站密集区，当这些干扰功率远大于信号分量和白噪声时，采用最小二乘法以不能很好抑制干扰。 假设存在通信干扰的条件下，雷达接收信号经混频、正交相检后可表示为： (9) 其中X(t)为接受矢量，接受S(t)为接受信号，采用线性调频脉冲信号，加性噪声w(t)是零均值，方差为的高斯白噪声，j(t)是窄带干扰。 类似于空间采样构成协方差阵的方法，对于同时从接受机进入的干扰信号和噪声，考虑将时间采样的数据构成列矢量X，多个重复周期的接收信号构成数据协方差阵R。 (10) 式中，P为信号相关矩阵，P=E[SSH]。I为M阶单位矩阵，Rj是通信信号相关矩阵。 X=[x1，x2，…，xM] (11) 其中R可以由M个R(k)组成Toeplitz协方差矩阵，其表现形式为： (12) 其中：，jj(ti)为第j个干扰的第i个采样i=1，2，…，M可以证明数据协方差阵R是满秩，即rank(R)=M，现将R作特征分解，得： (13) 得到M个特征值，现将特征值按大小顺序排序，即，对应特征向量为，，L，。将前面r个明显的大特征值对应的特征向量张成干扰子空间，后M-r个小特征值对应的特征向量张成信号和噪声子空间，干扰子空间正交于信号和噪声子空间，即;主特征向量所张成的空间为信号和噪声子空间而称为干扰子空间。将受干扰的数据矢量X投影到干扰子空间上得到投影分量为： (14) 由于信号和噪声在干扰子空间的投影分量为零，Xr中将只是干扰投影分量，存在通信干扰的整个采样序列X通过MTI滤波后输出为： X1=X-Xr (15) 协方差矩阵R维数大小直接影响到是否能将数据矢量X投影到干扰子空间上，而将信号保留在数据矢量上。这样要求R维数尽可能大。 4.2 特征值个数选取 实际中输入为带限干扰，因此无法准确地先验知道有几个大特征值，故合理的选择大特征值的个数是一个值得考虑的问题，特征值个数选少时，干扰对消不充分，选多时会将信号对消掉。实际处理时，可以按照相邻特征值的变化情况来决定大特征值的个数，即满足式(16)的i为大特征值的个数。 (16) 相对于信号功率，输入干扰功率越大，对应的特征值越大，前面的大特征值与后面小特征值之间的差距越大，故容易确定干扰子空间的维数，抑制效果越好。 4.3 仿真结果分析 假设LFM信号中心频率，带宽，时宽。噪声是高斯白噪声，不同输入干扰功率时，特征子空间投影方法干扰抑制的效果分别不同。由图可见，20dB的输入带限干扰在图3中并未得到较好地抑制，干扰剩余仍然很大;而图4(a)中40dB的输入干扰在(b)中干扰剩余已经很少。比较可见，输入干扰40dB时的抑制效果明显好于20dB。图5中干扰抑制后的脉压输出也体现了这一点，干扰功率20dB、40dB时特征子空间法的最大副瓣电平分-10dB和-17dB。 图3 输入20dB干扰时抑制前后的频谱图 图4 输入40dB干扰时抑制前后的频谱图 图5 干扰抑制后脉压示意图 由前分析，协方差矩阵特征值分解后，代表干扰的特征值与代表信号和噪声的特征值相差较大时，很容易精确地选择出前面r个大特征值，反之，将很难决定哪些是大特征值，哪些是小特征值，尤其是对于带限干扰而言。也就是说，受到通信干扰功率越大，该法对消效果越好，干扰功率小时，抑制效果并不理想，仿真结果恰好验证了这一点。 5.结束语 本章针对目前雷达受到越来越多同频通信信号干扰的问题进行研究，根据雷达受到干扰强度，基于现代信号处理，阵列信号处理基础提出最小二乘法和特征子空间投影法两种新方法，通过仿真分析，最小二乘法能有效抑制小功率干扰，设备简单，计算量小，不足的是，对大功率干扰，该方法估计误差很大，而特征子空间投影的方法需要合理地选择大特征值的个数，对于大功率的输入干扰，抑制效果很好，且输入干信比越大，对消得越好。基于以上特点，实际中，根据频率检测仪提供的实时干扰情况，结合这两种方法来抑制通信干扰，可取得不错的效果，从而提高雷达在恶劣环境的生存能力。 参考文献 [1]潘超.雷达抗干扰效能评估准则与方法研究[D].成都：电子科技大学，. [2]刘敏，魏玲.MATLAB通信仿真与应用[M].北京：国防工业出版社，. [3]吴少鹏.雷达抗干扰有效度及评估方法[J].雷达与对抗，，23(2)：10-12. [4]李潮，张巨泉.雷达抗干扰效能评估理论体系研究[J].航天电子对抗，2004，23(1)：30-33. [5]史林，彭燕，杨万海.脉冲压缩雷达干扰仿真分析[J].现代雷达，，16(8)：37-40. [6]徐庆，徐继麟，周先敏，黄香馥.线性调频-二相编码雷达信号分析[J].系统工程与电子技术，，22(12)：7-9. [7]潘继飞，姜秋喜，毕大平，等.线性调频雷达信号特征研究[J].电子对抗，2003，10(2)：24-27.

浅谈信号检测与机械自动化 篇6

1 信号检测论的产生、发展

信号是信息的载荷者、传送者。在信号产生传输的过程中, 必然受到各种干扰因素的影响, 因而必须加以处理, 才能提供信息接受者使用。由于被传输的信号本身和各种干扰往往具有随机性, 信号处理必须进行统计分析, 而这个统计分析的基本任务就是检测信号和估计携带信息的信号参数。信号检测论也叫讯号侦察论 (SDT-signaldetection theory) 是信息论的一个重要分支, 其为雷达、通讯、自动控制等技术的发展奠定了理论基础, 它的研究对象是信息传输系统中信号的接受部分。简单的说, 信号检测即是要检验两个统计假设H0 (无信号) 和H1 (有信号) 的真伪。信号检测论是人们在同噪音干扰进行斗争中总结出来的方法, 实际上是有意识的利用信号和噪音的统计特性来尽可能的抑制噪音, 从而提取信号的。其数学基础是统计决策理论。1953年起, 人们开始将统计检测、参量估计、统计判断以及序列分析等统计学工具用于信号检测问题时, 并建立起一套信号检测的统计理论。

信号检测论的形成有一个较为漫长的发展过程。主要分以下三个阶段:

1) 萌芽阶段:早在20世纪20年代末, 有关专家对信息传输的理论进行大量讨论, 引进信息量的概念, 并取得初步成果。到40年代初, 人们清晰的认识到, 由于接受的信息带有某种随机的性质, 因此, 系统本身的结构也必须适应于它所接受和处理的信息这种统计性质。

2) 发展阶段:20世纪40年代初, 人们开始将统计方法应用于通讯系统研究中, 从而建立了最佳线性滤波理论———维纳滤波理论 (Wiener'sfiltertheory) 。

3) 成熟阶段:从50年代起, 人们在广泛运用现代数学工具的基础上, 建立了比较系统的信号检测理论。

2 机械自动化的产生与发展

“机械”是一种简单的装置, 它能够将能量、力从一个地方传递到另一个地方。早在远古时代, 人们制造陶瓷器皿的陶车已是具有动力、传动和工作三个部分的完整机械。但机械自产生以来一直发展较慢, 直到与自动化结合才出现质的飞跃。“自动化”一词于1946年, 美国福特公司的机械工程师D.S.哈德最先提出, 当时用来描述发动机汽缸的自动传送和加工的过程。60年代, 随现代控制理论的出现和电子计算机的推广应用, 自动控制与信息处理结合起来, 使自动化进入到生产过程的最优控制与管理的综合自动化阶段。70年代, 机械技术和电子技术逐渐融入一体, 人们开始提出“机电一体化技术”这一概念, 这时的机械开始真正步入自动化阶段。

纵观全球工业的发展, 实现机械自动化是一个由低级到高级、由简单到复杂、由不完善到完善的发展过程。机器的操作由最初的人工操作改为自动控制器后, 生产方式才从机械化逐步过渡到机械自动化。机械自动化的发展是人类工业的进步, 它最大程度的节约人力, 提高生产效率。到目前为止, 机械自动化在其发展过程中大致经历了光机电化方向、柔性化方向、智能化方向、全球信息化方向、绿色化制造方向五个阶段。最早的机械化功能只是让操作人员摆脱按规定操作程序或节拍频繁紧张地进行单调重复操作的工作方式。后来发展成为只要坐在办公桌前用鼠标点击一下就可以生产的自动化程度。这种飞跃式的自动化发展, 离不开信息检测理论的产生、发展与应用。

3 信号检测在机械自动化中的作用

自动控制是指在没有人直接参与的情况下利用控制装置使被控对象的某个参数自动的按照预定的规律运行。从信号传输的角度来看自动控制就是一个信号输入、信号传输、信号自动检测与估计和信号接收的过程。

自动控制的一个重要组成部分就是传感检测技术, 传感检测技术是系统的感受器官, 是实现自动控制、自动调节的关键环节。其功能越强, 系统的自动化程序就越高。传感器是系统中被检测对象的各种物理变化量变为电信号的一种变换器。它主要被用于检测系统自身与作业对象、作业环境的状态, 有效地为系统的动作提供信息。传感器可分为内部信息传感器和外部信息传感器。内部信息传感器用来检测系统内部状态, 按被测物理量又可分为检测位置、速度、加速度、力、转矩、温度以及异常变化的传感器。外部信息传感器是检测作业对象和外部环境状态, 包括压觉、滑觉传感器、视觉、听觉传感器及电涡流传感器、无线电接收机等。

在自动控制系统中, 传感器处于系统之首, 他能快速、精确的获取信息并能接受严酷环境的考验。而传感器能否较好的信任感受器官功能, 主要看其信噪比, 其在噪音环境下提取信号的能力。而信噪比的高低的依赖于信号检测理论的发展水平。

参考文献

[1]王英.机械自动化技术应用与发展前景[J].科技传播, 2010.

[2]李静锋等.机械自动化发展的探索[J].大众科技, 2008.

[3]裴韶光.机械自动化技术发展中的几个药店[J].企业导报, 2010.

[4]陈贵银.自动控制原理与系统[G].北京:北京理工大学出版社, 2009.

机械信号分析 篇7

以往变速箱的开发,主要集中在对静态性能的设计计算方面,而动态性能只有通过试验反复进行修正参数,导致开发周期长,成本高,不能很好地适应当前市场短时高效的要求。为此,课题组从180系列拖拉机变速箱着手,通过对其动态性能的研究,达到改进设计手段、提高设计能力、缩短开发周期、促进产品开发计算机化和提高产品市场竞争力的目标。研究对象丰收180-3拖拉机齿轮变速箱采用机械换挡情况,其结构如图1所示。

1 变速箱振动信号采集分析系统

1.1 信号采集分析系统硬件构成

变速箱振动信号采集分析系统由加速度传感器、电荷放大器、数据采集仪和数据采集分析软件(计算机部分)组成,其硬件构成如图2所示。

1.1.1 加速度传感器

采用压电式加速度计,抗干扰性能强,低频振动测试更显优势。其具有体积小、质量轻、输出信号大和固有频率高等特点,可用于测量振动与冲击等信号。本系统选用三轴YD-21型压电式加速度计。

1.1.2 电荷放大器

电荷放大器是一个具有深度电容负反馈的高开环增益的运算放大器。它把压电类型传感器的高输出阻抗转变为低输出阻抗,把输入电荷量转变为输出电压量,把传感器的微弱信号放大到适当的规一化数值,应用于测量振动、冲击和压力等参数。本系统选用CA-2型电荷放大器。

1.1.3 信号采集仪

本系统选用WS-USB采集仪。该采集仪是新型外置式A/D产品,使用国际标准USB接口规范,采集速度可接近机内插卡同等水平。产品中还使用了自动通道扫描技术和FIFO缓冲存储器,因而具有自动数据块采集能力和极高的数据传输效率,可完满地实现实时数据处理和连续快速采集存盘等高级数采功能。系统选用北京波谱世纪科技发展有限公司的VIB'SYS振动信号采集、处理和分析程序。

1.2 信号采集处理软件

Vib’SYS振动信号采集、处理和分析程序(以下简称Vib’SYS程序)是在PC兼容微型计算机上开发的,具有多功能的信号处理软件。该程序软件集各种信号处理功能程序模块为一体,采用的是节省存储的无格式数据块结构,并配有与用户自定义的ASCII文本数据格式进行方便转换的处理功能,运算速度快,运行性能可靠。这个程序是由不同功能的处理程序模块构成一个完整的信号处理系统程序。Vib’SYS程序能对数字信号进行时域、频域分析和处理,同时还能对数字信号进行基本数学运算等。本软件另配有数字信号生成功能,能生成用户所要求的各种规则波形及随机波形,其中包括幅值和频率扫描信号。Vib’SYS程序的基本功能:一是实现实时数据采集及转换;二是数字信号时域和频域分析;三是基本数学运算;四是数字信号生成、绘图和显示。

1.3 信号采集分析系统工作原理

首先,通过加速度传感器完成对变速器运行时物理信号的提取;之后,在信号预处理阶段电荷放大器对这些物理信号依次放大、滤波和调理等处理;最终,转换为适合计算机接收的信号形式。通过数据采集仪和采集分析软件对样本的实时采集与分析显示,可以实现对信号的时域和频域数据转换与分析,为后一步数据分析工作提供可靠而有效的试验数据。

2 信号数据处理和分析

对试验中采集的复合时域信号的振幅包络线进行统计处理。通过Vib’SYS软件把采集的信号转换为时域可读数据,对该变速箱原始装配状态下(Ⅱ挡齿轮副精度等级为9级)及更换齿轮后的振动信号进行综合分析结果如图3所示。

(a) 最大值=94.97(时间:1.61s);采样频率=2 000.00Hz

(b) 最大值=113.83(时间:1.18s);采样频率=3 000.00Hz

变速箱整体振幅与输入转速及输出扭矩的关系如图4所示。

(a) 振幅随转速的变化(9级精度)

(b) 振幅随扭矩的变化(9级精度)

3 结论

3.1 整体振动与转速的关系

由图4(a)可以看出:当输出扭矩保持一定(T=6～30N·m)时,随着输入轴转速的升高(550～2 030r/min),加速度幅值明显增大;当转速低于1 500r/min时,加速度幅值平缓上升,当转速上升到1 500r/min以上时,加速度幅值急剧上升;这与试验过程中的现场效果一致,说明当扭矩不变时,随着转速的升高,变速箱整体振动明显加大。

3.2 整体振动与负载的关系

由图4(b)可以看出:当输入轴转速保持不变时(n=550～2 030r/min),随着输出负载的增大(扭矩T=6～30N·m),加速度量值有所增加,但斜率趋于平缓。

摘要：利用自行研制的振动试验台,对拖拉机变速箱振动性能进行检测,并构建振动信号采集分析系统。系统软件设计采用结构化模块程序设计,便于调试与维护。系统操作简单且快捷,具有多种实时检测功能和友好生动的人机界面,并具有系统自检、容错和完善的统计报表功能。

关键词：农业机械,振动性能,信号采集,动态仿真

参考文献

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[2]秦大同,李润方.机械与动力传动的最新研究[J].国际学术动态,2002(4):7-8.

[3]林腾蛟,李润方.增速箱内部动态激励及系统振动响应数值仿真[J].农业机械学报,2002,33(6):15;20-22.

[4]陶泽光,李润方.车辆系统振动的理论模态分析[J].振动与冲击,2001,20(2):74-75.

[5]张文炬.基于小波分析的车辆变速箱故障检测的研究[J].农业工程学报,2001,17(2):101-103.

[6]邵忍平,沈允文.基于时频分布的齿轮系统辨识研究[J].中国机械工程,2001,12(7):738-740.

[7]王志鹏,马孝江.汽车变速箱性能检测系统的设计[J].西安:机械科学与技术,2002,21(1):45-46;49.

机械信号分析 篇8

振动信号蕴含了大量的状态信息,物理意义明确,通过采集振动信号,进行故障诊断研究。通过对旋转机械的各故障模式进行深入的分析,才能确定有效的状态检测量[1,2,3]。根据信号的低信噪比、非平稳性、调制性,利用自相关方法能够有效的去噪,提高信号的信噪比,采用先进的时频分析方法EMD分解和阶比分析技术相结合提取故障特征。

1基于瞬时频率估计的阶比分析

(1)信号降噪:利用自相关函数降噪方法对信号进行预处理。

(2)用希尔伯特黄变换的方法将进行过降噪处理后的信号分解为多个单分量信号。

(3)按照瞬时频率的定义,求取各固有模态函数的瞬时频率[6]

(4)确定阶比分析的最大分析阶次Omax

(5)计算角域重采样的角度间隔∆θ

(6)计算角域重采样点数N

式中,T为时域采样时间

(7)计算角域重采样时刻Tn

由可得其中,N为角域重采样点数,T0为时域采样开始时间。对方程进行求解,得到的实数解即为角域重采样时刻Tn。

(8)角域重采样:求得Tn后,利用拉格朗日线性插值公式对原始振动信号进行插值,得到角域重采样信号。

(9)分析阶比谱:对求得的角域重采样信号进行FFT,即得到振动信号的阶比谱。

2信号仿真

测得的旋转设备振动信号富含各种频率特征,为了模拟现场振动信号,仿真信号由2个线性调频信号组成。 即x(t)=x1(t)+x2(t)其中:x1(t)=cos[2π (5t2+2t)]x2(t)=cos[2π (50t2+20t)]

则信号的瞬时频率为

参考轴转速

在仿真过程中,采样时间T=1s,采样频率为500Hz,时域波形及频谱如图1所示,不难看出其频率是逐渐增加的,且信号具有典型的非平稳性和非线性,常规的快速傅立叶变换并不适用于求取其频率特性。

观察仿真的结果可以看出,基于希尔伯特黄变换的瞬时频率估计方法对于求取多分量信号的瞬时频率有着良好的效果。

3结论

(1) 自相关函数降噪能有效去除信号的随机噪声。

(2) 基于Hilbert-Huang变换技术的瞬时频率估计可以很好地计算多分量信号的瞬时频率。

机械信号分析 篇9

信号与系统用在机械领域的方法一般是分析机械设备结构、采集数字信号数据、预处理、信号分析, 并检查信号随机性, 选择正确的信号分析处理方法。以机械系统状态监测与故障诊断技术为例, 主要包括信号监测、征兆提取和诊断3个步骤。信号处理是中间步骤, 起到对提取系统信号的预处理、变化、提取故障征兆的作用。所以信号处理技术与机械系统故障诊断关系密切, 其课程中的相关理论和成果方法能直接为生产服务, 是现代机械生产流水线不可或缺的一个重要环节。并且与机器故障诊断的相关研究也会丰富和完善对信号与系统理论本身的发展和应用[5]。

针对现实情况和形势的需求, 我校对机械专业学生开设了信号与系统课程, 通过学习, 使机械专业学生从理论和实验的角度, 掌握机械系统状态监测的一般处理方法和科学原理, 为今后在机械相关领域的应用打下良好的基础。但是我校原有的信号与系统课程偏于自动化和电气专业学生, 侧重于传统原始电路分析知识领域, 教学内容、手段和实验环节较为成熟。为了适应新的教学任务并提高交叉学科教学质量和效果, 需要对原有信号与系统课程的教学进行改革并深入研究[5]。如何将现有的信号处理相关知识点应用到机械结构领域、与机械设备状态进行交叉教学是我们教学改革和研究的重点内容。

1 信号与系统课程教学改革思路

以前的信号与系统教学主要有4个问题: (1) 理论教学与实验教学的界限不明显, 现有实验完全依附于理论教学, 缺乏将理论知识应用于工程领域的延伸和拓展。 (2) 课内多而复杂的计算公式推导耗费了学生大量精力, 缺乏利用Matlab, Maple等科学计算器进行科学计算的方法。 (3) 缺乏学科及专业间的交叉, 课程中案例多以电路系统为例, 而应用于机械、生物、人文等其他领域的信息处理技术和方案很少。 (4) 实验手段缺乏培养学生自主创新、提出问题、分析问题、解决科学问题的相关实验设计。

针对以上问题, 为了更好地解决学科间交叉、专业领域转换的矛盾, 并进一步提高交叉学科教学质量和效果, 我们在教学内容、教学方法、教学手段等方面提出以下4个方面的教学改革, 并在实际教学中不断修正与改进。

(1) 将理论教学与实验教学结合起来。课堂上传授理论知识, 从“深度”上培养学生的学习能力;课下拓宽学生实验动手能力和实践工程应用能力, 从“宽度”上加强学生解决实际工程问题的综合素质, 实现原理方法和实践应用的有机结合。施教过程中应该特别注意实验教学不是完全依附于理论教学, 而是将理论知识应用于工程领域, 使学生充分体会到实际操作过程中使用的基本原理, 碰到问题时, 如何解决, 为什么要这样解决。侧重培养学生发现问题、解决问题的能力, 使之具备一定的科研能力。

(2) 课堂上要简化并淡化多而复杂的数学公式推导。作为机械专业与电类专业交叉学科的基础课程, 应该将重点授课内容放在知识点的原理和结果上, 重点提升学生应用课内知识解决实际问题的综合素质。在计算能力和考试解题技巧方面, 应侧重学生的计算方法, 淡化繁杂的数学公式推导, 教授其利用Matlab和Maple等科学计算器进行科学计算的方法, 突出计算的变量所代表的物理意义和工程概念。

(3) 加强学科间交叉的渗透与融合。这是改革的一个重点方向, 在教学上除了体现传统的以电路为基础的学科应用外, 还应以我院机械学科为依托, 以学生专业培养计划为背景, 打破学科间的实验环节和内容趋同性弊端, 增加机械类信号检测专题讲解, 信号检测在机械故障诊断方面的应用, 引进国内外相关内容的科研成果和教学实例, 及时更新本学科前沿知识与最新技术进展。

(4) 实验改革方面, 改革创新综合实验内容, 强调设计性和工程性实验。我校已全部采用Matlab仿真软件对课程内容进行了相应实验设计。后续改革方向将是培养学生将课内知识应用于机械领域的信息处理实验设计和指导方案, 通过实验培养学生提出问题、分析问题、解决问题的创新能力。

2 调整教学内容

我们根据上述教改路线, 与时俱进, 调整了课程部分教学内容, 将连续与离散、时域与频域、信号与系统、电路与机械系统、软件仿真与硬件实现等内容合理组织, 突出重点和难点, 省略复杂公式推导, 课内组织机械系统信号分析相关案例和实验, 及时更新最新科研成果动态并引入课堂教学中。例如:我们将2013年北京国际机床展的一些最新机械前沿和精华内容, 在课堂上以案例的形式串讲, 新的教学内容主要体现在以下几个方面:

(1) 减轻连续和离散时域系统的数学公式推导内容, 重点讲授微分方程中各个变量所代表的物理意义以及微分方程的化简, 求解过程可简单带过, 避免与高等数学的内容重复。如将拉普拉斯变换、系统稳定性求解、解偏微分方程等内容交给自动控制原理课程。

(2) 重点讲授信号分析内容和离散时域频域系统分析, 体现数字化内容, 强调系统中数字信号的处理, 系统表达和描述。将抽象的理论内容融合到实际的系统模型变量转换中, 理论联系实际, 调动学生主动学习的积极性。

(3) 改变传统课程体系中以电路系统模型为案例的内容, 取而代之以采集机械系统结构中的信号检测为原型, 加强信号与系统中信号处理的概念在信号检测和机械故障诊断中的应用部分。在课堂讲解中, 多采用与机械专业相关的例题。笔者收集了一些机械类相关的课堂思考题和案例, 加工简化后用于课堂教学。

(4) 实验教学内容与相应的理论教学配套。新的实验教学内容突出了信号检测、数字信号处理、故障诊断等理论和技术的综合应用。在“系统故障诊断与分析”实验中, 要求学生对某一机械系统建模, 抽象其数学模型, 写出系统方程的矩阵表达式, 然后利用Matlab软件求解离散事件系统状态方程和输出方程, 以得到的结果分析该机械结构的振动扰动是否稳定。新的实验指导书侧重工程应用和设计, 更加贴近学生的实际需求, 能够提高学生的综合素质。

新的教学内容在原有教学和教材的基础上, 在突出重点、简化推导、贴近实际、学科交叉融合、实验侧重工程应用等相关教学和实验内容上进行了改进和提高。

3 优化教学手段

(1) 在信号与系统课程中用到了大量的公式推导和验算, 如卷积的运算、奈奎斯特定理等, 其所表达的物理意义很抽象, 很难用文字和语言表达。我们采用把动画嵌入幻灯片的形式展现和表达某一具体公式的推导过程, 对关键步骤的讲解采用停在动画那一帧上, 再用板书的形式详细推导。例如:在讲解卷积运算时, 将一个函数翻转并从负无穷远处向正无穷远处移动, 计算两函数积分即交叠部分的面积, 需要动画配合板书, 在每一个分段区间内写出积分计算步骤和过程, 这样能使学生有直观的感受和深刻的理解, 加深了印象。

(2) 在学科交叉渗透教学上, 我们以最新的机械结构案例作为系统分析模型, 如采用2013年北京国际机床展的一些机械结构和系统作为课堂案例介绍, 以本门课程为基础, 将其理论知识应用到先进的生产实践中, 增加学生学习主动性, 更好地研究学科间交叉的科学知识, 这种方法获得学生的一致好评。

(3) 在考核方式上, 我们采用实验占30%、作业和平时成绩占10%、考试成绩占60%的方式。在笔试中, 淡化传统的死记硬背模式, 采用大量的应用型试题, 侧重理论知识的灵活应用;在实验教学中, 侧重学生建模的思考过程, 如何将机械系统抽象成系统方程的系数矩阵是考查的重点。同时在最后的期末考试中, 我们采用半开卷的方式, 即允许学生带一张白纸, 写上学生认为重要的公式或内容, 这样一方面减轻了学生背公式的任务, 另一方面加强了学生应用理论知识和学科交叉的能力。

(4) 在双语教学手段上, 由于学生有C语言课程基础, 所以我们在讲授Matlab用法的专题课上, 采用英文课件和中英文配套讲解, 并采用英文版的Matlab在课堂上演示操作过程。双语教学积累了一定的经验, 但仍在继续探讨和研究中。

(5) 在网络教学手段上, 提供一些经典的信号与系统教学视频和网站, 鼓励学生自主上网学习、下载学习资料和视频。教师还通过网络教学平台与学生进行互动。

4 创新教学方法

在理论教学和课堂教学中, 我们采用以学生为主体, 教师为引导者, 注重启发式教学方法, 从一个现象、一个已有案例引入课堂内容。讲解典型例题时, 随机请一名学生在黑板上做题。变灌输知识为引导知识的教学方法, 变学生被动学习为主动思考的学习方法。

在学科交叉内容渗透过程中, 改变以教师为主导的方式, 采用引导学生进入案例思考, 学生主动学习探讨实际问题的形式。在第一节课讲授什么是信号, 信号的形式时, 我们重点讲述了生物神经系统的信号概念, 声音信号以及机械系统结构的信号检测等内容, 使学生从传统坐标系数学函数曲线转向现实物理意义的所有信号表达, 有一个直观的感受和认识。

在实验教学方法上, 采用引导学生主动动手建模、仿真、结果分析这样一个以过程为主要目的的教学方法, 侧重模型转换的思考过程, 检验在双语教学中学生掌握Matlab软件的熟练程度。对于结果的分析, 我们淡化运算的对与错, 结果是检验系统输入状态的正确与否, 是与具体电路或机械系统状态变量相关的, 在本科教学实验环节, 我们强调过程和语言编写, 对结果的正误较为淡化。

此外, 我们与本校和兄弟院校相关专业教师进行教学观摩, 交流相关教学经验和方法, 针对机械系本科专业学生进行了详细的教改讨论和改革, 因材施教, 制定了新的教学策略, 逐步引导学生融入学科间交叉的培养、创新和能力的提高。

5 结束语

我校近几年不断对信号与系统课程进行教改, 依托工科基础课程自控教研室的良好环境, 加强机械、计算机等专业学生基础理论课程的学习, 强调厚基础教学。通过近几届学生学习表现和教改效果分析, 机械类相关专业学生对信号与系统课程的学习兴趣较为浓厚, 将课堂理论知识应用于行业领域 (如机器人大赛、机械结构设计大赛等) 的案例越来越多, 在学生中间得到了良好评价。同时我们也碰到了相关问题, 如学生两极分化严重, 基础较差的学生不主动学习, 动手能力不强等问题, 这些都是今后教学工作中要继续改革和关注的地方。

摘要：学科间交叉是现代社会人才需求方向。针对机械类学生开设信号与系统课程, 是为了培养从事机械设备状态、机器故障诊断技术、振动信号检测等领域的专门人才。分析传统教学中存在的问题, 针对机械专业学生从教学改革思想、调整教学内容, 优化教学手段、创新教学方法4个方面进行了教学改革与实践。

关键词：信号与系统,机械专业,学科交叉,教学改革

参考文献

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[3]熊庆旭.论“信号与系统”课程的基本结构[J].电气电子教学学报, 2013 (2) :32-35.

[4]陈后金, 胡健, 陶丹, 薛健, 周航.“信号与系统”网络课程教学的改革与探索[J].电气电子教学学报, 2013 (6) :40-41, 46.

[5]刘晋浩, 王东亮, 黄青青, 刘诚, 靳阳.基于机械专业背景探讨校企联合培养全日制专业硕士的优势[J].中国林业教育, 2013 (7) :40-42.

机械信号分析 篇10

离散傅里叶变换 (DFT) 的实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样, 使数字信号处理可以在频域采用数字运算的方法进行。其定义为

公式 (1) 中x (n) 是一个长度为M的有限长序列, 被称为x (n) 的N点离散傅里叶变换, 它的逆变换 (IDFT) 为:

2 傅里页变换形式下的机械加工信号处理技术

傅里叶变换是信号处理中最常用的一种分析手段, 其基本思想是将信号分解成一系列不同频率的信号的叠加, 也就是将时域信号转换成了频域信号。快速傅里叶变换 (FFT—Fast Fourier Transform) 是傅里叶变换的一种有效的计算方法。FFT频域分析能得到信号的频谱, 根据快速傅里叶变换法, 信号可以分解成直流部分和许多谐波分量。基本频率的波称为基波, 其他基本频率的整数倍的波称为谐波。振幅频谱能表示各频率的谐波振幅, 功率频谱能表示各频率的谐波功率。

下文对虚拟仪器得到的切削力信号Fx (机械加工的x方向的切削力信号, 以下简写为Fx) [2]进行傅里叶变换, 观察机械加工中Fx的变换, 如图1所示。假如信号的采样频率为2000Hz, 从图1可知Fx在0到1.75s左右几乎为零 (理论上在这段时间内没有力输入即为零) , 但与零点略有差距, 也就是所谓的零点漂移, 这是不可避免的。在这个过程中机器刚开动或是没有开动多久, 且还没有真正开始切削加工, 这是由于机械振动或是信号在采集的过程中受外界的干扰等因素影响产生。在1.75s左右到2.40s左右这段时间切削力逐渐增大, 并在2.40s左右时切削力达到了最大值, 在2.40s左右到2.80s左右这段时间力逐渐减小, 在2.80s左右之后同样存在零点漂移。在切削加工中0到1.75s左右和1.75s左右到2.80s左右这段时间就是空切削过程, 这两段信号属于非切削过程, 此范围不在本文的研究之列, 因此, 取1.75s到2.80s左右这段信号作为研究重点, 如图2所示。

对力Fx信号进行傅里叶变换, 可以得到其幅度谱图, 观察机械加工中的力时域成分, 如图3所示。从图3可以看出, 实际所测量到的力是带有高频振动的。在频率为4580Hz附近出现了力的幅度的最大值, 这是力的基频;在频率为650Hz左右附近有一个幅值较大的振幅, 而且在这个频率的倍数频率上, 如1300Hz、2610Hz、3600Hz、4100Hz、5080Hz、6580Hz、7880Hz等左右出现多个强振区, 说明在机械加工的过程中频率在此信号中就是基频, 而且强振动的频率不是唯一的, 有多个强振动区。

切削加工中力的原始信号包含了随机信号和一些干扰信号, 如图4所示, 图像所显示的力波动很大, 是个动态变化的信号, 其基函数也并非处于一个稳态值。

从图5对Fx傅里叶变换后的信号与图2切削过程的切削力信号相比可知, 原始信号Fx到傅里叶变换后信号的幅值有明显的减小, 这是是因为该信号是非平稳信号, 存在零点漂移, 浮动比较大[3]。因为傅里叶变换无法区分各种频率成分只是机械式的过滤信号, 所以, 许多有用的频率信号成分几乎全部丢失。傅里叶变换无法进行局部信号的处理, 并且无法区分每个时刻的频率成分, 但总体上来看, 处理后的信号比较平滑能够准确的反应切削过程。

傅里叶变换无法保留有用的信号频率成分, 但巴特沃斯滤波器 (Butterworth) 可以有效的改善和保留有用的频率成分。Butterworth的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦, 没有起伏, 而在阻频带则逐渐下降为零。原则是带内带外最佳平稳, 但是低阶的过渡带比较宽。

对切削力信号Fx进行Butterworth滤波, 如图6所示, 观察切削加工中切削力的变化。由图6与2对比可知, 从总体上来看, 经滤波后的波形与Fx的波形基本一致, 取得不错的处理效果, 并且能充分反映了机械切削的整个过程。由图6与图5对比可知, 经Butterworth滤波后的波形并不像经傅里叶变换后的波形那么的平滑, 这是因为utterworth滤波保留了许多有用的频率成分, 这正是切削加工中的振动和基频成分。在2.20s到2.60s之间有许多波动正好反映了在切削过程存在振动和材料不均匀等特点, 但Butterworth滤波不能把零点漂移完全处理为零, 没有达到理想状况, 但整体效果上对信号的处理还是比较满意的。

3 结语

综合上述分析得出, 在机械加工信号处理过程中, 傅里叶变换形式比较适合观察幅频特性, 变换之后信号失去了时间信息, 它不能告诉人们在某段时间里发生什么变化, 单纯对频域的滤波, 有“一刀切”的缺陷, 也就是把带通之外的频谱不加区分地过滤掉, 仅能处理稳态信号的降噪问题。Butterworth滤波后的信号还比较好, 保留了有用的信号成分, Butterworth滤波和傅里叶变换两者都不适合局部信号的处理, 但对波形的平滑度来说, 傅里页变换具有比较好的整体效果, 对于在机械过程中对平滑度有较高的切削要求的, 傅里页变换形式不失为一种较好的选择。

摘要：采用傅里页变换的研究工具, 研究机械加工信号处理技术, 旨在探讨机械加工中处理切削力信号的方法特点, 以提高机械信号的处理能力水平。

关键词：傅里页变换,机械加工,信号处理

参考文献

[1]丁玉美, 高西全.数字信号处理[M], 第二版, 西安:电子科技大学出版社, 2001, 01.

[2]苏家强.小直径铣刀加工淬硬钢曲线轮廓动力学特性研究[J].南宁:广西大学学报, 2008, 6.