電機(jī)故障加速度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析本科畢業(yè)論文設(shè)計(jì)

1、( 此文檔為 word 格式，下載后您可任意編輯修改！)電機(jī)故障加速度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析摘要隨著科技的發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域涉及到電機(jī)，例如交通、生產(chǎn)、建筑等。當(dāng)然，電機(jī)的普及使用也使電機(jī)故障日益增多，其故障原因也日漸復(fù)雜。如何快速有效地檢測電機(jī)所發(fā)生的故障也成為了某些領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的振動信號包含了很多豐富的信息，這就是我們能獲得電機(jī)信息的最有效途徑。同時(shí)，這些信號也成為了我們評判一臺電機(jī)好壞的重要依據(jù)。本文主要對基于LABVIEW測控平臺所采集到的電機(jī)振動信號數(shù)據(jù)，然后結(jié)合MATLAB 仿真軟件對電機(jī)加速度信號進(jìn)行處理和分析。 利用傅里葉變換，和時(shí)頻分析等方法進(jìn)行對電機(jī)信號的分析，最終來

2、判斷電機(jī)的好壞和故障類型。關(guān)鍵詞電機(jī)故障；振動信號；MATLAB ；傅里葉變換；時(shí)頻分析AbstractWith the development of science and technology, more and more areas involved in motor, such as transportation, production, construction etc. Of course, the motor is widely used to increase motor fault, the fault reasons are complex. How to quickly

3、and effectively detect fault motor some areas.The vibration signal of motor contains a lot of rich information, the most effective way is that we can obtain the information of the motor. At the same time, these signals important basis for us to judge the quality of a motor. This paper focuseson the

4、motor vibration signal measurement and control platform based on the LABVIEW data collected, and then combined with MATLAB simulation software for processingand analyzing the motor acceleration signal. Using Fu Liye transform and time-domain analysis methods to analyze the electrical signal to judge

5、 the quality of the final or motor and fault type.Keywordsmotor fault the vibration signal MATLAB Fu Liye transform time domain analysis目錄摘要 .IAbstract.II第 1 章 緒論 .11.1本課題研究的背景和意義 .11.2電機(jī)故障常見類型 .11.3電機(jī)振動（測試與參數(shù)）的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn) .21.4電機(jī)故障特點(diǎn)與測試常用方法 .31.4.1 故障的特點(diǎn) .31.4.2 故障測試常用方法 .41.5故障診斷技術(shù)的概況 .41.6設(shè)備故障診斷技術(shù)的局限性 .

6、51.7本文的主要工作 .5第 2 章 電機(jī)故障加速度數(shù)據(jù)的采集 .72.1實(shí)驗(yàn)原理 .72.2數(shù)據(jù)采集卡簡介 .72.2.1數(shù)據(jù)采集卡名片 .72.2.2數(shù)據(jù)采集卡的分類 .72.2.3 數(shù)據(jù)采集卡功能 .82.3 LABVIEW 軟件簡介 .82.4電機(jī)加速度信號數(shù)據(jù)采集過程 .82.5本章小結(jié) .10第 3 章 時(shí)頻分析的基本理論 .103.1基本概念 .113.2時(shí)頻分析的發(fā)展史.113.3測不準(zhǔn)原理 .113.4時(shí)頻分析的性能評價(jià) .123.5本章小結(jié) .13第 4 章 時(shí)頻分析常用方法.144.1短時(shí)傅里葉變換 .144.1.1短時(shí)傅里葉變換的定義 .144.1.2短時(shí)傅里葉變換的

7、特性 .144.2Wigner-Ville 分布 .154.2.1Wigner-Ville 分布的定義 .154.2.2Wigner-Ville 分布的性質(zhì) .154.3小波變換 .164.4 本章小結(jié) .17第 5 章 關(guān)于 MATLAB軟件的簡介 .185.1MATLAB 簡介 .185.1.1MATLAB軟件描述 .錯(cuò)誤！未定義書簽。5.1.2MATLAB的主要功能 .185.2MATLAB 時(shí)頻分析工具箱 .195.3實(shí)驗(yàn)基本步驟 .195.4 本章小結(jié) .19第 6 章 信號數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 .206.1單個(gè)電機(jī)信號的分析 .206.1.1單個(gè)信號傅里葉變換 .206.1.2單個(gè)信號的時(shí)

8、頻分析 .216.2頻域分析 .236.3對數(shù)據(jù)平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度的處理分析 .266.3.1平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏度 .266.3.2在 MATLAB 軟件上進(jìn)行平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏度的分析.276.4本章小結(jié) .錯(cuò) 誤！未定義書簽。結(jié)論與不足 .錯(cuò) 誤！未定義書簽。參考文獻(xiàn) .錯(cuò) 誤！未定義書簽。致謝 .29附錄 1 單個(gè)信號讀取程序并進(jìn)行傅里葉變換和時(shí)頻分析.30附錄 2程序設(shè)置 .31第1章緒論1.1 本課題研究的背景和意義電機(jī)，作為現(xiàn)代化生產(chǎn)必不可少的一個(gè)重要部分。我們的生活更是與之息息相關(guān)。家庭中的大部分電器內(nèi)部都含有電機(jī)。而現(xiàn)代化生產(chǎn)或者流水線作業(yè)更是離不開電機(jī)，電

9、機(jī)一停止運(yùn)轉(zhuǎn)，意味著整條流水線幾乎處于癱瘓狀態(tài)，所以，電機(jī)是否發(fā)生故障直接影響著生產(chǎn)效率，當(dāng)電機(jī)發(fā)生故障時(shí)，損壞的不僅是電機(jī)本身，還會危及人生安全，給社會造成極大的損失，因此，今年來，國家和社會都加大了關(guān)于電機(jī)故障這方面的研究，以求更快更有效地消除電機(jī)故障對社會生產(chǎn)的影響。從二十世紀(jì)六七十年代至今，電機(jī)故障診斷技術(shù)有了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，這電機(jī)的研究達(dá)到了智能化的階段，特別是對電機(jī)采集信號并對其信號進(jìn)行多層次的分析處理已經(jīng)成為了趨勢。但是由于我國的電機(jī)故障診斷技術(shù)起步較晚，而且很多大型的工廠等都沒有專門對電機(jī)故障研究的部門， 大部分都僅僅是從科研部門或者高等學(xué)院開始，再將所研

10、究得出的技術(shù)面向社會推廣，這已經(jīng)是將維修電機(jī)故障的時(shí)間大大延長了。因此，我覺得我國的有實(shí)力的大型生產(chǎn)企業(yè)有必要加深對電機(jī)故障的研究。隨著科技的進(jìn)步，現(xiàn)代化工業(yè)逐漸向自動化和高速化發(fā)展，為了降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)率，電機(jī)的轉(zhuǎn)速越來越高了，電機(jī)也越來越復(fù)雜了。當(dāng)然，隨之而來的就是電機(jī)的磨損率，故障率也大大地提高了，這就大大地阻礙了生產(chǎn)率的發(fā)展。但是如果某些比較先進(jìn)的設(shè)備的電機(jī)發(fā)生故障，造成經(jīng)濟(jì)損失這方面事小，若是稍微不慎，就會給自身或者群眾帶來生命威脅。例如美國“航天者”號飛機(jī)失事，前蘇聯(lián)切爾諾貝利核電站爆炸等。但是無可厚非的是，電機(jī)不可能沒有故障，無論科技多么先進(jìn)或者用料多么上乘，也總會有一定的

11、幾率發(fā)生故障。那么我們應(yīng)該怎么做呢？我們必須要對設(shè)備的狀態(tài)無時(shí)無刻地監(jiān)控，對設(shè)備所發(fā)生的異常及時(shí)地通過有效地手段進(jìn)行收集，并對已經(jīng)成形的故障進(jìn)行診斷和分析，并通過信號的分析，有效地推斷出其故障的部位及其原因，快速地采取有效的措施。所以，對電機(jī)故障的研究具有重要的意義。1.2 電機(jī)故障常見類型電機(jī)故障類型通常為以下幾種：(1) 碰磨故障碰磨故障是電機(jī)常見的故障之一，這是由于電機(jī)運(yùn)行中，電機(jī)組轉(zhuǎn)動部件和靜止部件發(fā)生碰磨。而動靜碰磨可分為徑向碰磨和軸向碰磨。電機(jī)碰磨故障發(fā)生前具有多種征兆，在發(fā)生碰磨故障時(shí)，其信號特征會發(fā)生較大變化，例如振動信號的時(shí)域波形會發(fā)生異變，振動幅值將逐漸減小等。 電機(jī)發(fā)生碰

12、磨故障的原因如下：(1)動靜部件的間隙過??； (2)電機(jī)轉(zhuǎn)軸振動過大。(2) 軸承故障軸承故障是由于某些原因造成電機(jī)軸承損壞而發(fā)生的故障。據(jù)了解，電機(jī)大多都是 “端蓋滑動軸承式”機(jī)構(gòu)和“端蓋滾動軸承式”結(jié)構(gòu)。所以超出預(yù)先固定值負(fù)載，非有效的密封，過度的配合而導(dǎo)致過小軸承間隙等都是造成軸承故障的原因。(3) 動不平衡故障電機(jī)動不平衡故障主要是由于力偶不平衡和靜不平衡所引起的，也就是說質(zhì)量中心線與軸幾何中心線軸線既不平行也不相交的不平衡狀態(tài)。當(dāng)電機(jī)旋轉(zhuǎn)時(shí)，轉(zhuǎn)子產(chǎn)生一定的離心力，使電機(jī)整體產(chǎn)生振動，當(dāng)振動過大時(shí)，就會引起電機(jī)的動不平衡問題。電機(jī)動不平衡故障的振動特征就是過大，也可以歸結(jié)于轉(zhuǎn)子的質(zhì)量偏

13、心。部件的脫落都會引起電機(jī)的動不平衡故障。動不平衡往往會導(dǎo)致電機(jī)組運(yùn)行不穩(wěn)定，從而導(dǎo)致機(jī)器容易損壞，我們應(yīng)該努力避免這個(gè)問題。(4) 電機(jī)共振問題共振的原因就是當(dāng)自振頻率和強(qiáng)迫振動頻率一致時(shí)所引發(fā)出的一系列問題，共振很容易造成機(jī)器過早地?fù)p壞。 那么我們該如何解決這個(gè)共振問題呢？有以下措施：1)改變剛性；2) 增加或減掉重量； 3) 采取隔振措施； 4) 安裝調(diào)諧阻尼器； 5) 要將動平衡調(diào)精確。1.3 電機(jī)振動（測試與參數(shù)）的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)電機(jī)振動標(biāo)準(zhǔn)表振動強(qiáng)度適用機(jī)器類別振動速度 V nmsIIIIIIIV(mms)0.28AAAA0.450.711.12B1.8B2.8CB4.5CB7.1C11

14、.2C18D28DD45D注： (1)類為小型電機(jī)（小于15kW 的電動機(jī)等）；類為中型機(jī)器（ 15kW75kW的電動機(jī)等）；類為大型原動機(jī)（硬基礎(chǔ)） ； 類為大型原動機(jī)（彈性基礎(chǔ)） 。(2) A、B、C、 D 為振動級別。 A 級好， B 級滿意， C 級不滿意， D 級不允許。測量速度 RMS 值應(yīng)在軸承殼的三個(gè)正交方向上。1.4 電機(jī)故障特點(diǎn)與測試常用方法故障的特點(diǎn)電機(jī)的故障類型有很多種， 但其故障現(xiàn)象多數(shù)都有隨機(jī)特性， 因?yàn)樵O(shè)備在運(yùn)行過程中，不同時(shí)刻所產(chǎn)生的信號數(shù)據(jù)也是不同的， 這就為我們對檢測到的數(shù)據(jù)來判斷出準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是非常困難的。世上沒有相同的兩個(gè)人或者兩片樹葉，電機(jī)也是一樣，即使

15、是同一型號同一參數(shù)的電動機(jī)，但在裝配的時(shí)候不同和工作條件的不同，其動態(tài)特性模型參數(shù)也會有較大的差異。電機(jī)的內(nèi)部零件繁多，一個(gè)部件的損壞很大幾率會導(dǎo)致另一部件發(fā)生故障，這就決定了電機(jī)故障的并發(fā)性和多層次性。這為電機(jī)維修帶來了很大的難度。除了隨機(jī)性和并發(fā)性外，電機(jī)故障還有連續(xù)性、離散性、模糊性等特點(diǎn)。故障測試常用方法古中醫(yī)中，醫(yī)師一般都是使用“望、聞、問、切?！眮碇委煵∪?。那么在檢測電機(jī)故障時(shí)，我們怎么辦呢？一開始時(shí)，研究人員一般都是“耳聽、眼看、手摸”來直觀地得出電機(jī)到底發(fā)生了什么樣的故障。在設(shè)備診斷技術(shù)問世后，這種低效率，繁瑣的情況得到了根本的改善。至今，根據(jù)信號類型的不同，診斷技術(shù)可大致分為

16、：溫度診斷、光譜診斷、聲振診斷等。但由于受到當(dāng)時(shí)技術(shù)條件的限制，在初期，人都要親力親為，經(jīng)過儀器處理后的信號都要人自己去分析，因此，這帶來了許多的限制，只有經(jīng)驗(yàn)豐富的專家和技術(shù)人員才能準(zhǔn)確地判別出故障類型。但經(jīng)過這些年的研究，人工智能日益發(fā)達(dá)。電機(jī)診斷技術(shù)以設(shè)備故障機(jī)理為基礎(chǔ)，科學(xué)技術(shù)為輔，經(jīng)過準(zhǔn)確采集出能反映設(shè)備狀態(tài)的各種信息，并利用各種各樣的計(jì)算方法或者變換來處理這些信息，從而有效地得出其故障類型。1.5 故障診斷技術(shù)的概況在六十年代中期，設(shè)備診斷技術(shù)就已經(jīng)在美國出現(xiàn)，起初的目的是用于航天事業(yè)，軍事設(shè)備等檢測。但隨著時(shí)間的變遷，工業(yè)在近幾十年得到了空前的發(fā)展，而對設(shè)備的要求也越來越高，這要

17、求也是設(shè)備的構(gòu)造越來越復(fù)雜。其造價(jià)也日漸昂貴。那么，一旦設(shè)備損失，就會造成不可挽救的后果。由此，開始了設(shè)備診斷技術(shù)。這是在工作環(huán)境下，根據(jù)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過程中所產(chǎn)生的各種信息來判斷機(jī)械設(shè)備是否發(fā)生故障， 并由此判別出設(shè)備所產(chǎn)生故障的原因和部位。診斷的過程主要是以下幾個(gè)步驟：一，檢測設(shè)備的信號，如噪聲、振動、溫度等；二，從特征信號中提取特征；三，進(jìn)行特征信號的分析；四，得出結(jié)論。而電機(jī)故障診斷技術(shù)是設(shè)備診斷技術(shù)的其中之一。電機(jī)故障診斷技術(shù)時(shí)至今天可分為三個(gè)階段：第一階段：診斷結(jié)果是以人的經(jīng)驗(yàn)為主，對電機(jī)信號只作簡單的數(shù)據(jù)處理。第二階段：以動態(tài)測試技術(shù)和傳感器技術(shù)為主要途徑，利用信號處理軟件對信號

18、進(jìn)行處理的現(xiàn)代化診斷技術(shù)，現(xiàn)今社會處于這一階段。這也在生產(chǎn)上得到了廣泛的應(yīng)用。第三階段：隨著電機(jī)的復(fù)雜程度加深，隨著計(jì)算機(jī)幾人工智能技術(shù)的發(fā)展，利用高端技術(shù)對信號進(jìn)行處理，這就是現(xiàn)代化的智能診斷技術(shù)。1.6 設(shè)備故障診斷技術(shù)的局限性從設(shè)備診斷技術(shù)問世至今， 傳統(tǒng)的診斷方法被廣泛應(yīng)用于工業(yè)的生產(chǎn)上，但時(shí)至今天，設(shè)備故障診斷技術(shù)都沒有一套完整的理論體系和相關(guān)的診斷參考技術(shù)規(guī)范。 該技術(shù)都是具有單一性，是針對不同電機(jī)所產(chǎn)生的故障進(jìn)行單對單診斷的，這沒有代表性和規(guī)范性。電機(jī)長期都是在環(huán)境惡劣下運(yùn)行，其自身高速運(yùn)轉(zhuǎn)，這就為電機(jī)設(shè)備診斷技術(shù)帶來了一大難題，設(shè)備診斷技術(shù)的根本就是采集到電機(jī)的狀態(tài)信息等，但由

19、于電機(jī)自身原因或環(huán)境原因，在采集信息的時(shí)候就會收集到很多不利于分析的信息。這為信號的提取造成了很大的困難。診斷的準(zhǔn)確性受到很大的考驗(yàn)，診斷結(jié)果也差強(qiáng)人意，往往會造成誤診或者是漏診。如今，國內(nèi)外都對電機(jī)設(shè)備診斷技術(shù)這一課題加大了研究力度，因?yàn)榻⒁惶淄暾R全的故障診斷理論體系用以指導(dǎo)設(shè)備科學(xué)診斷是非常有必要的， 盡管通過多源信息融合可以對信號進(jìn)行有效的處理。但由于診斷界限難定，使得研究理論模糊化，很多分析法都僅僅停留在理論上，實(shí)際操作的可行性不大，電機(jī)故障診斷技術(shù)看似已經(jīng)成熟，但后期的維修卻沒有行之有效的方法，因此，建立一套從采集提取特征判別維修的成熟的診斷技術(shù)已經(jīng)迫在眉睫。1.7 本文的主要工

20、作本文主要利用 MATLAB 這個(gè)軟件來對電機(jī)信號進(jìn)行處理。通過利用傅里葉變換，時(shí)頻分析和頻域分析等計(jì)算方法來進(jìn)行對信號的處理，來建立電機(jī)信號的特征庫，從而對電機(jī)故障作出總結(jié)和更好地進(jìn)行診斷。本設(shè)計(jì)在理論上對時(shí)頻分析和頻域分析有一定的認(rèn)識，在進(jìn)行對信號的仿真時(shí)，多采用的是對信號的頻域分析。本文主要工作如下：第一章緒論，介紹本課題的背景和意義，電機(jī)故障的常見類型和電機(jī)的振動標(biāo)準(zhǔn)電機(jī)故障的特點(diǎn)和常用測試方法，設(shè)備診斷技術(shù)的概況。第二章對實(shí)驗(yàn)原理進(jìn)行了描述，并對電機(jī)信號的采集過程進(jìn)行了介紹。第三章對時(shí)頻分析的定義和發(fā)展史作了簡單的描述，并引出了測不準(zhǔn)原理及其性能評價(jià)第四章描述了幾個(gè)時(shí)頻分析的方法，包

21、括短時(shí)傅里葉變換，Wigner-Ville 分布和小波變換。第五章對 MATLAB 軟件的簡介。第六章對信號進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分別通過平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等方面對信號進(jìn)行處理，得出不同故障信號數(shù)據(jù)之間的差異。第七章結(jié)論與不足。第 2 章 電機(jī)故障加速度數(shù)據(jù)的采集2.1 實(shí)驗(yàn)原理利用加速度傳感器通過NI9234 數(shù)據(jù)采集卡將好與壞的電機(jī)發(fā)出的振動信號，采集到PC機(jī)上并將該數(shù)據(jù)保存，便于后面的數(shù)據(jù)處理。如圖2-1 所示圖 2-1 實(shí)驗(yàn)原理圖2.2 數(shù)據(jù)采集卡簡介數(shù)據(jù)采集卡名片數(shù)據(jù)采集（簡稱 DAQ ），指的是從傳感器和其他待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集或產(chǎn)生信息的過程，然后送到PC 機(jī)中

22、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是通過測試平臺的軟硬件產(chǎn)品來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的。數(shù)據(jù)采集卡，即實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集(DAQ) 功能的計(jì)算機(jī)擴(kuò)展卡。數(shù)據(jù)采集卡的分類由于 PC 總線的板卡種類非常多，所以其分類方法也是各式各樣的。根據(jù)板卡處理信號的不同，我們可以把數(shù)據(jù)采集卡分為模擬量輸出板卡( DA 卡) 、模擬量輸入板卡 ( AD 卡) 、開關(guān)量輸入板卡、開關(guān)量輸出板卡、脈沖量輸入板卡、多功能板卡等。數(shù)據(jù)采集卡功能數(shù)據(jù)采集卡無論在科學(xué)研究室還是在工業(yè)生產(chǎn)上，都具有不可忽視的分量。在工業(yè)現(xiàn)場和實(shí)驗(yàn)室可以實(shí)現(xiàn)多方面的測控，如溫度、濕度、壓力、振動、應(yīng)變電橋、脈沖、開關(guān)量、編碼器、加速度、角度、等輸出信號都可以用數(shù)據(jù)

23、采集卡進(jìn)行采集。數(shù)據(jù)采集還附帶有輸出功能，一般可以輸出電壓、電流、PWM 、脈沖、開關(guān)量（集電極開路輸出、繼電器輸出、 TTL 輸出）等信號用于現(xiàn)場設(shè)備儀器的驅(qū)動與控制。2.3 LABVIEW軟件簡介LABVIEW （Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench ）是杰夫·考度斯基（ Jeff Kodosky）是在 1986 年發(fā)明的。 LABVIEW 是一種基于 G 語言的圖形化開發(fā)語言，這是一種與C 和 BASIC 一樣的， LABVIEW也是通用的編程系統(tǒng)，有一個(gè)完成任何編程任務(wù)的龐大函數(shù)庫。它是一種面向儀器的圖形化編程

24、環(huán)境，用來進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和控制，數(shù)據(jù)分析和表達(dá)，測試和測量，實(shí)驗(yàn)室自動化及監(jiān)控過程，其目的是簡化程序的開發(fā)工作。LABVIEW其實(shí)是一中虛擬儀器。虛擬儀器實(shí)際上是一個(gè)按照儀器需求組織的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。 虛擬儀器的研究中涉及的基礎(chǔ)理論主要有計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集和數(shù)字信號處理。2.4 電機(jī)加速度信號數(shù)據(jù)采集過程本次對電機(jī)加速度信號數(shù)據(jù)的采集主要是利用三相鼠籠式電動機(jī)來進(jìn)行對數(shù)據(jù)信號的采集，其具體參數(shù)如圖2-2 所示圖 2-2 三相鼠籠式電動機(jī)給電機(jī)加上電源，電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，那么我們就能對電機(jī)信號采集了。在對信號進(jìn)行采集的時(shí)候，由于器材不足，所以我們僅僅只能用幾臺好的電機(jī)進(jìn)行測試，首先，我們要先對好的電機(jī)進(jìn)行采集

25、，然后再通過各種人為因素造成電機(jī)發(fā)生各種故障，例如：電機(jī)前軸承故障、電機(jī)后軸承故障、電機(jī)異物故障等。如圖2-3 所示圖 2-3 人為制造電機(jī)故障然后我們在利用計(jì)算機(jī)、NI 數(shù)據(jù)采集卡和LABVIEW軟件組成的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對電機(jī)加速度信號進(jìn)行采集并保存。如圖2-4 所示圖 2-4 采集電機(jī)加速度數(shù)據(jù)2.5 本章小結(jié)本章簡單介紹了實(shí)驗(yàn)的原理和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集過程，也對數(shù)據(jù)采集卡的定義、分類、功能進(jìn)行了一個(gè)概括，對LABVIEW軟件作了一個(gè)簡介。第 3 章 時(shí)頻分析的基本理論由于電機(jī)所處的環(huán)境都比較復(fù)雜，所提取的信號都是非常微弱的，所以有效的檢測和特征提取是一個(gè)重要的研究課題。一種好的信號分析方法可以

26、使研究事半功倍。自從時(shí)頻分析出現(xiàn)后，從一開始在設(shè)備上應(yīng)用，到現(xiàn)在為許多領(lǐng)域服務(wù)，其應(yīng)用潛力可見一斑。至今為止，時(shí)頻分析在很多地方都有明顯的作用，例如故障信號分析、地震信號處理、語音信號處理、圖像處理、信號重建、聲吶處理等。本章主要內(nèi)容首先講述了時(shí)域分析的基本概念以及闡述了時(shí)域分析的研究現(xiàn)狀。雖然傅里葉變換一直都是信號處理最簡單快捷，效果最好的一種分析手段，但對于日漸復(fù)雜的信號處理，傅里葉變換明顯已經(jīng)不能滿足現(xiàn)今的要求。傅里葉變換只是單純頻域的信號分析方法。而在時(shí)域方面，卻完全不能顯示出特性，所以需要其他更好的分析方法來對信號進(jìn)行處理，例如Wigner-Ville 分布，小波變換等。3.1 基本

27、概念信號分析的根本目的是從該信號中提取其有關(guān)特征，根本手段就是通過對該信號進(jìn)行某種變換，從而達(dá)到以求得效果。由于實(shí)踐已經(jīng)證明傅里葉變換只適合于頻域分析，分析出的結(jié)果也只能顯示出信號的正弦波的相對幅度以及個(gè)數(shù)，根本不能顯示出其具體的相位信息。而時(shí)頻分析指的是時(shí)間和頻率相結(jié)合，以顯示出信號所包含的演化特性及其頻率分量。對于連續(xù)穩(wěn)定的正弦波，可以用傅里葉變換進(jìn)行簡單的研究，但現(xiàn)在的信號大部分都是非連續(xù)，非線性，非平穩(wěn)的信號，故我們需要一個(gè)以一維的時(shí)間信號以二維的時(shí)間頻率密度函數(shù)形式表達(dá)出來的時(shí)域分析方法。3.2 時(shí)頻分析的發(fā)展史20 世紀(jì) 40 年代，poter和 koening等人提出了 Spec

28、trogram( 聲譜圖 ) 方法，也稱為 STFT方法。其基本原理是：若非平穩(wěn)信號在分析窗函數(shù)的一個(gè)比較短的時(shí)間間隔內(nèi)是平穩(wěn)的，然后沿時(shí)間軸移動窗函數(shù)，計(jì)算出每個(gè)時(shí)刻的功譜圖。由于這是使用一個(gè)固定的短時(shí)窗函數(shù)，是一種較為單一分辨率的信號分析方法。到 1932 年，物理學(xué)家提出了 Wigner 分布，在 1947 年的時(shí)候， Ville 將Wigner 分布引入到信號處理分析中，從而發(fā)展到現(xiàn)在著名的一種時(shí)域分析技術(shù)Wignr Ville 分布。這是描述時(shí)頻分布比較有力的計(jì)算方法。到 1966 年， L.Cohen 發(fā)現(xiàn)所有 WVD 的時(shí)頻二維都能被二次時(shí)頻分布卷積得到，這稱為 Cohen 類時(shí)

29、頻分布。歷經(jīng)了半個(gè)世紀(jì)， 都是在原基礎(chǔ)上不斷完善時(shí)頻分析在信號中的作用，以求更全面地把信號詮釋出來。3.3 測不準(zhǔn)原理時(shí)間一帶寬乘積定理，就是測不準(zhǔn)原理，也稱之為不確定原理。這是關(guān)于傅里葉變換對的描述。測不準(zhǔn)原理是由W.Heisenberg在 1927 年于論文“ On the Conceptual Contengof Quanturn Theoretical Kinematics and Mechanics”中首次提出，并且推導(dǎo)出不確定式，之后由Weyl 用標(biāo)準(zhǔn)偏差來定義不確定性，并且給出了Schwarz 不定式作為其不確定原理的依據(jù)，后來C.G.達(dá)爾文把傅里葉變換對和測不準(zhǔn)原理聯(lián)系在一起，

30、在 1930 年，Schrdinger信號 s(t)是一個(gè)具有有限能量的零均值多重信號，s(t)的有限寬度 T=t和頻譜 S(f)的有限寬度 B=f分別成為該信號的時(shí)寬和帶寬，并且定義為以下T2( t)2t22t22(t) |s(t)| dtt和222222B( t)(tf ) |s( f )| dtff在不改變信號幅值的基礎(chǔ)上沿時(shí)間拉伸 s(t)。若sk()() 表示為后續(xù)的信號，其中k為ts kt拉伸比。由時(shí)寬的定義可以看出，拉伸信號是原信號時(shí)寬的k 倍，也就是說 T skkT s ，那么拉伸信號的傅立葉變換就是 sk( f )1f0 . 由帶寬的定義可以看出，拉伸信k S( k ) ，

31、k號是原信號帶寬的 sk( f )1f0 ，也就是說是原信號的1倍。由此可見，無論k S(k ), kk怎樣，拉伸后的信號與原信號的時(shí)寬帶寬的乘積都會相等，而且這也表達(dá)了一個(gè)信號的帶寬時(shí)寬之間的乘積恒是常數(shù)。時(shí)寬帶寬乘積 =TB = tf143.4 時(shí)頻分析的性能評價(jià)時(shí)頻具有很多的優(yōu)點(diǎn) :(1)它能同時(shí)兼顧時(shí)間和頻率這兩個(gè)方面的性能，并且將其聯(lián)系起來分析。(2)對于非平穩(wěn)信號的分析， 時(shí)頻分析是有效地工具， 這是在時(shí)間和頻率這兩方面的一個(gè)創(chuàng)新。(3)在時(shí)頻相平面上，可以準(zhǔn)確地找到相應(yīng)的對應(yīng)關(guān)系。(4)通過對核函數(shù)附加約束條件， 就可以設(shè)計(jì)出符合預(yù)期希望的時(shí)頻分析， 來更好地對信號進(jìn)行處理。除了

32、上述的優(yōu)點(diǎn)，時(shí)頻分析還有以下缺點(diǎn)：(1)時(shí)頻分析不能用信號的“瞬時(shí)能量”來解釋某一時(shí)刻或某一頻率處的時(shí)頻分析。只能從總體大概把握時(shí)間和頻率的關(guān)系。(2)由于雙線性時(shí)頻分布是非線性的，使得兩個(gè)信號和的時(shí)頻分布存在交叉項(xiàng)，也就是說信號處理后已不再是兩個(gè)信號各自分布的和。3.5 本章小結(jié)本章主要簡要地描述了時(shí)頻分析的基本理論和其發(fā)展史，通過人們不斷對時(shí)頻分析這種信號分析方法的完善，至今已經(jīng)比較成熟，本章最后對時(shí)頻分析的性能作了一個(gè)簡短的分析和概括。第 4 章 時(shí)頻分析常用方法如果可以有一個(gè)函數(shù)可以同時(shí)用時(shí)間和頻率來描述信號，那么就能計(jì)算出某一確定時(shí)間和頻率范圍內(nèi)能量所占的百分比，這就是今天的時(shí)頻分析

33、。 而根據(jù)時(shí)頻分析這本質(zhì)特征，我們可以將各種各樣的時(shí)頻分析歸納大致如下：(1) 線性時(shí)頻分析； (2) Cohen 類雙線性時(shí)頻分析。4.1 短時(shí)傅里葉變換為了處理時(shí)域和頻域的局部化矛盾， D.Gabor 在 1946 年提出了短時(shí)傅里葉變換。其基本理論就是把信號劃分成許多較小的時(shí)間間隔， 然后用傅里葉變換來對每個(gè)時(shí)間間隔分析，即得到該時(shí)間間隔這一特定時(shí)刻的頻率分量。這是時(shí)頻分析中是最常用的方法。短時(shí)傅里葉變換的定義短時(shí)傅里葉變換的定義為：用窗函數(shù)w(t)抽取一段信號，并且對其做傅里葉變換，移動該窗函數(shù)，重復(fù)上述過程，就可得到短時(shí)傅里葉變換：STFTs (t , f )s( )w* (t )e j 2 f d短時(shí)傅里葉變換的特性從定義上可以看出，窗函數(shù)w(t) 同時(shí)具有時(shí)間移位和頻率調(diào)制作用，這就使得STFT具有了局部特性， 當(dāng)某一信號與窗函數(shù)不匹配時(shí)