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1、第3章信號(hào)分析與處理3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析機(jī)械故障診斷學(xué)AnhuiUniversityofTechnology3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology信號(hào)分析也稱為機(jī)械圖像分析，分：模擬分析——即對(duì)連續(xù)時(shí)間歷程記錄用各種濾波器進(jìn)行濾波，并用電壓表顯示出來(lái)數(shù)字分析——運(yùn)用數(shù)字計(jì)算機(jī)對(duì)連續(xù)時(shí)間歷程記錄進(jìn)行離散子樣數(shù)字運(yùn)算根據(jù)隨機(jī)數(shù)據(jù)性質(zhì)又分：?jiǎn)蝹€(gè)樣本記錄分析——均值、均方值、自相關(guān)、功率譜密度、概率密度分析等一組記錄樣本分析——進(jìn)一步進(jìn)行互相關(guān)分析、互功率譜密度、頻率響應(yīng)函數(shù)分析
2、等在信號(hào)幅值域上進(jìn)行的各種處理稱為幅域分析，幅域分析的主要參數(shù)有3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology一、有量綱幅域參數(shù)均值最大值最小值均方根值方差式中Xi為采樣所得一組離散數(shù)組,i=1,2,…,N。均方根值反映信號(hào)的能量大小方差表示數(shù)據(jù)的分離程度3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology二、隨機(jī)信號(hào)的概率密度函數(shù)不同的隨機(jī)信號(hào)其概率密度函數(shù)圖形是不同的，所以它是隨機(jī)信號(hào)重要特征參數(shù)之一。可作為檢驗(yàn)正態(tài)性的依據(jù)。3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversit
3、yofTechnology軸振動(dòng)機(jī)殼振動(dòng)3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology軸承不對(duì)中沖擊，譬如齒輪斷齒引起的沖擊。3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology波形指數(shù)(ShapeFactor)峰值指標(biāo)(CrestFactor)脈沖指標(biāo)(ImpulseFactor)裕度指標(biāo)(ClearanceFactor)
4、峭度指標(biāo)三、無(wú)量綱幅域診斷參數(shù)其中均方根值方根幅值對(duì)于正弦波和三角波，上述參數(shù)和幅值與頻率無(wú)關(guān)3.3隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的幅域分析AnhuiUniversityofTechnology三、無(wú)量綱幅域診斷參數(shù)上述參數(shù)計(jì)算時(shí)均應(yīng)進(jìn)行零均值化處理，即從原始信號(hào)中減去其均值，只保留動(dòng)態(tài)部分進(jìn)行計(jì)算。脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)及峭度指標(biāo)對(duì)脈沖類故障較敏感，特別是當(dāng)故障早期發(fā)生時(shí)有明顯增加，但均方根值變化不大，這些指標(biāo)隨故障的發(fā)展反而會(huì)下降，穩(wěn)定性不太好。均方根隨故障發(fā)展單調(diào)上升，穩(wěn)定性好但對(duì)早期故障不敏感。所以要想取得較好故障監(jiān)測(cè)效果，使用時(shí)要兼顧敏感性和穩(wěn)定性。（1）同時(shí)用
5、峭度指標(biāo)（或裕度指標(biāo)）與均方根值進(jìn)行故障檢測(cè)。（2）當(dāng)峭度指標(biāo)（或裕度指標(biāo)）上升到頂點(diǎn)開(kāi)始下降時(shí)，要密切注意事故的發(fā)生。3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析AnhuiUniversityofTechnology一般得到的原始數(shù)據(jù)都是波形的形式，某些故障信號(hào)波形具有明顯的特征，可以據(jù)此進(jìn)行初步的判斷。時(shí)域分析最重要的特點(diǎn)是信號(hào)的時(shí)間順序，即數(shù)據(jù)產(chǎn)生的先后次序。時(shí)域分析有相關(guān)分析和時(shí)序建模分析等一、相關(guān)分析1、相關(guān)a)線性b)無(wú)關(guān)c)相關(guān)相關(guān)系數(shù)3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析AnhuiUniversityofTechnology２、自相關(guān)函數(shù)描述一個(gè)時(shí)刻的取值和另
6、一時(shí)刻（時(shí)差）的取值之間的依賴關(guān)系如果兩個(gè)信號(hào)的波形是完全相似的，不管幅值怎樣不同，這兩個(gè)信號(hào)是完全相關(guān)的。如（a）和（b）所示。AnhuiUniversityofTechnology時(shí)延為零時(shí)，相比較的就是本身，最大，（方差）為無(wú)窮大時(shí)，如經(jīng)零均值化處理則兩信號(hào)不相關(guān)；=。自相關(guān)函數(shù)具有以下主要性質(zhì)為信號(hào)的平均功率２）時(shí)延３）自相關(guān)函數(shù)是偶函數(shù)作用：自相關(guān)函數(shù)是區(qū)別信號(hào)類型的很有效的手段，只要信號(hào)中含有周期成分，其自相關(guān)函數(shù)ＲＸ（τ）在τ很大時(shí)不會(huì)衰減，并具有明顯的周期性，而隨機(jī)信號(hào)隨τ增大ＲＸ將趨于零。所以可用其特性抑制噪聲和檢測(cè)周期性信號(hào)成分（
7、用較大時(shí)延）等。隨機(jī)信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)是衰退的。3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析AnhuiUniversityofTechnology3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析AnhuiUniversityofTechnology3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析AnhuiUniversityofTechnology3、互相關(guān)函數(shù)研究?jī)蓚€(gè)信號(hào)之間的相互依賴關(guān)系，即研究?jī)尚盘?hào)的相似性性質(zhì)：非奇非偶；時(shí)延為0時(shí)， 無(wú)特定的物理意義，不一定最大，它并不代表均方值。如則兩個(gè)信號(hào)相互獨(dú)立。用這個(gè)性質(zhì)可檢測(cè)噪聲中的規(guī)則信號(hào)；數(shù)據(jù)零均值化處理后，如果則相互獨(dú)
8、立（對(duì)一般隨機(jī)過(guò)程）若兩個(gè)信號(hào)互不相關(guān)，其函數(shù)值為一個(gè)常數(shù)3.4隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析AnhuiUniver
