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    机械工程测试技术实验报告.docx

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    机械工程测试技术实验报告.docx

    1、机械工程测试技术实验报告R1、R2、R3和WD为电实验 1 箔式应变片性能单臂、半桥、全桥1实验目的观察了解箔式应变片的结构及粘贴方式。测试应变梁变形的应变输出。比较各桥路间的输出关系。2实验原理本实验说明箔式应变片及单臀直流电桥的原理和工作情况。应变片是最常用的测力传感元件。 当用应变片测试时, 应变片要牢固地粘贴在测试体表面, 当测件受力发生形变, 应变片的敏感栅随同变形, 其电阻值也随之发生相应的变化。通过测量电路,转换成电信号输出显示。电桥电路是最常用的非电量电测电路中的一种, 当电桥平衡时, 桥路对臂电阻乘积相等,电桥输出为零,在桥臀四个电阻 R 、R、R 、R中,电阻的相对变化率分

    2、别为 R R , R R , R R, RR 。当使用一个应变片时,R RR;当二个应变片组成差动状态工作,则有 R2 RR;用四个应变片组成二个差动对工作,且 R1=R2=R3=R4=R, R4 RR。由此可知,单臂,半桥,全桥电路的灵敏度依次增大。3实验所需部件直流稳压电源 ( 士 4V档,、电桥、差动放大器、箔式应变片、测微头、电压表。4实验步骤 :1调零。开启仪器电源,差动放大器增益置 100倍( 顺时针方向旋到底 ) ,十、一 输入端用实验线对地短路。输出端接数字电压表,用 调零 电位器调整差动放大器输出电压为零,然后拔掉实验线。调零后电位器位置不要变化。如需使用毫伏表, 则将毫伏表

    3、输入端对地短路, 调整 调零 电位器,使指针居 零 位。拔掉短路线,指针有偏转是有源指针式电压表输入端悬空时的正常情况。调零后关闭仪器电源。2按图(4) 将实验部件用实验线连接成测试桥路。桥路中桥中的固定电阻和直流调平衡电位器, R为应变片 ( 可任选上、下梁中的一片工作片 ) 。直流激励电源为 士 4v。测微头装于悬臂梁前端的永久磁钢上, 并调节使应变梁处于基本水平状态。图( 4)3确认接线无误后开启仪器电源,并预热数分钟。调整电桥 WD电位器,使测试系统输出为零。4,旋动测微头,带动悬臂梁分别作向上和向下的运动,以水平状态下输出电压为零,向上和向下移动各 5mm,测微头每移动 0.5mm记

    4、录一个差动放大器输出电压值,并列表。位移mm电压V根据表中所测数据计算灵敏度 S,S= X/ V,并在坐标图上做出 V X 关系曲线。5思考题1再半桥单臂步骤( 3)为什么要调整 WD 电位器使系统输出为零?2该实验使用的一种什么样的电桥?3根据三种桥路的结果做出定性的结论。4应变片接入电桥时为什么要接成差动形式 ?如果不接成差动形式会产生什么后果 ?实验 2 Matlab 信号分析入门1实验目的1.学习使用 Matlab ,学会用 Matlab 提供的函数对信号进行频谱分析;2.加深了解信号分析手段之一的傅立叶变换的基本思想和物理意义;3.掌握采样定理;4.理解加窗对频谱分析的影响;5.理解

    5、量化误差对频谱分析的影响;2实验原理和实验设备MATLAB起源于矩阵运算,是 Mathworks 公司于 1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便、界面友好的用户环境。 MATLAB的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注, 其强大的扩展功能为各个领域的应用奠定了基础。 目前 MATLAB不仅大量应用在科学与工程领域, 而且在课堂教学上也得到了广泛应用。 近年来 MATLAB在课堂教学上的研究方兴未艾, 在线性代数、 自动控制原理等课程教学上已有大量成功应用的报道, 但在机械工程测试技术教学中的应用还刚刚起步,研究探讨 M

    6、ATLAB与机械工程测试技术在课堂教学上的切入途径, 有利于 机械工程测试技术课堂教学的革新,有利于提高教学质量,有利于学生综合素质的提高。原理:机械工程测试技术与信号分析第 2 章,特别是 2.4 离散傅立叶变换的内容。设备: PC机;软件: Matlab3 实验内容用 Mablab 设计一程序,能形象地验证离散傅里叶变换中的 4 个重要问题:( 1)采样定理a) f s 2 f max ,其频谱不失真, f s 2 f max 其频谱失真;b) f s 2 f max(工程中常用 f s (3 4) f max ),可从频域中不失真恢复原时域信号;(2)加窗、截断a)信号截断后,其频谱会产

    7、生泄漏,出现“假频” ;b)信号截断后,降低了频率分辨率;c)采用适当的窗函数后,可以减少泄漏和提高频率分辨率。(3)量化误差a)对信号 x ( t ) sin(2 ft ) 进行采样, f s 1000 Hz,采集 N 64 点。用 3、8位量化器量化信号每点的幅值,画出原始波形和量化后的信号波形,得出结论。(4)栅栏效应如何才能提高频率分辨率?采样点数 N、采样频率 f s 起何作用?用例子说明。4实验报告1.用 A4,按标准的格式写出实验报告;2.实验内容的设计原理、 Matlab 程序和实验结果图形。3.实验感想和提出改进意见。实验原理按傅里叶分析的原理,任何周期信号都可以用一组三角函

    8、数 sin(2 nf0 t) 、con(2 nf0 t) 的组合表示x(t ) a0(an cos2 nf0 t bn sin 2 nf 0t )(n=1 , 2,n 13, )也就是说,我们可以用一组正弦波和余弦波来合成任意形状的周期信号。对于典型的方波,其时域表达式为:根据傅立叶变换,其三角函数展开式为:x(t )4Asin(2 f0 t)1 sin(6 f0t )1 sin(10 f0t )354A1sin(2 nf 0 t)n 1n由此可见, 周期方波是由一系列频率成分成谐波关系,成的。幅值成一定比例的正弦波叠加合那么,我们在实验过程中就可以通过设计一组奇次谐波来完成波形的合成和分解过

    9、程,达到对课程教学相关内容加深了解的目的。一 FFTExample 1:Matlab 程序t=0:.001:.255;%从 0 开始,间隔 0.001到 0.255x=sin(2*pi*25*t);%产生信号 xsubplot(211),plot(x(1:180); title(Original time domain signal);%绘出时域图形, plot(x(1:180)为画出 x 数组中第1 到第 180个数据%( 211 )2 排, 1 列,第 1 张图X=fft(x,256)/128;%求 x 的傅立叶变换Mx=abs(X);%求 X的幅值f=1000/256*(0:127);

    10、%频率间隔 f=1000/256subplot(212),plot(f(1:128), Mx(1:128); title(Magnitude spectrum); xlabel(Frequency (Hz);实验结果图形Example 2:Matlab 程序t=0:.001:.255;win=hanning(256);x=sin(2*pi*25*t).*win; % 加 Hanning 窗subplot(211),plot(x(1:256), title(Windowed time domain signal);X=fft(x,256)/128;Mx=abs(X);f=1000/256*(0:

    11、127);subplot(212),plot(f(1:128), Mx(1:128), title(Magnitude spectrum); xlabel(Frequency (Hz);实验结果图形Example 3:Matlab程序Fs=1000;t=(0:1/Fs:0.511); % from 0 step 0.001 to 0.511, 512 points.x=2*sin(2*pi*60*t)+2.5*sin(2*pi*120*t);y=x+3*randn(size(t);X=fft(x,256)/128;Y=fft(y,256)/128;Mx=abs(X);My=abs(Y);f=1

    12、000/256*(0:127);subplot(221),plot(x(1:128), title( Original time domain signal);%(221)2 排, 2列,第 1 张图subplot(222),plot(f(1:128),Mx(1:128),title(Magnitudespectrum );xlabel( Frequency (Hz) subplot(223),plot(y(1:127),);g),title(Noise%( 222time)2排, 2列,第 2张图 domain signal );%( 223)2排, 2 列,第 3 张图subplot(22

    13、4),plot(f(1:127),My(1:127),g),title(Magnitudespectrum );xlabel( Frequency (Hz) ); %( 224 ) 2 排, 2 列,第 4 张图实验结果图形Example 4:Matlab 程序t=0:0.001:0.512;y=sin(2*pi*50*t)+sin(3*2*pi*50*t)/3+sin(5*2*pi*50*t)/5+sin(7*2*pi*50*t)/7;Y=fft(y);Pyy=abs(Y)/195;f=1000*(0:255)/512;subplot(211),plot(t(1:60),y(1:60),ti

    14、tle(Time-domain signal)subplot(212),plot(f,Pyy(1:256),title(Spectrum)实验结果图形二、量化误差仿真Example :Matlab 程序t=0:.001:.064;x1=sin(2*pi*25*t);x=uencode(x1,3,1,signed);%绘出时域图形,subplot(211),plot(x1(1:64);subplot(212),stem(x(1:64);x=uencode(x1,8,1,signed);实验结果图形三、相关函数Matlab 程序N=1000;n=0:N-1;Fs=500;t=n/Fs;x1=sin

    15、(2*pi*10*t)+0.6*randn(1,length(t);c,lags=xcorr(x1,unbiased);subplot(2,2,1),plot(t,x1),xlabel(t),ylabel(x1(t),grid;subplot(2,2,2),plot(lags/Fs,c),ylabel(Rxx1(t),title(x1 自相关函数),grid;x2=randn(1,length(t);c,lags=xcorr(x2,unbiased);subplot(2,2,3),plot(t,x2),xlabel(t),ylabel(x2(t),gridsubplot(2,2,4),plot(lags/Fs,c),ylabel(Rxx2(t),title(x2 互相关函数),grid;实验结果图形四、功率谱估计Matlab 程序Fs=1000;t=0:1/Fs:1.23;x=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(size(t);pwelch(x,256,6,Fs)实验结果图形


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