机械工程测试与控制技术项目设计汇总Word下载.docx
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1.1设计要求
信号采集过程中一般需要考虑以下几个参数:
信号频率、采样频率、采样长度等,不同参数的选择对于信号采集的效果会产生直接影响,为了掌握信号采集过程中这些参数对采集过程及其效果产生的影响,可以通过Matlab或C语言对信号采集与分析处理的过程进行仿真分析,具体要求如下:
利用Matlab或C语言产生信号,
其中:
频率需要考虑低、中、高,典型的如:
f1=30Hz、f2=400Hz、f3=2000Hz。
每位同学可按照此思路自己取值,与他人不同;
n(t)为白噪声,均值为零,方差为0.7;
频率、幅值、相位任意设定。
要求每人不相同;
对上述等式进行DFFT处理。
1.2问题分析与处理
取:
a1=a2=a3=2,f1=50Hz,f1=500Hz,f1=2000Hz,
1)通过设置不同的采样频率,画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图,用数据分析验证采样定理。
讨论在采样点数一定(2的整数次方)的情况下,如1024点、2048点、4096点,采样频率对信号时域复现、频域分析的影响。
采样点数均为1024点时(N=1024),设置不同的采样频率fs,fs分别取1000Hz、2000Hz、6000Hz、50000Hz时,通过Matlab进行FFT分析,Matlab主要程序段见附录1,画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图如下图1.2.1~1.2.4所示:
图1.2.1N=1024,fs=1000Hz
图1.2.2N=1024,fs=2000Hz
图1.2.3N=1024,fs=6000Hz
图1.2.4N=1024,fs=50000Hz
分析图1.2.1~1.2.4的时域波形和幅频谱图,可看出:
①当fs=1000Hz和2000Hz时,只有一个和两个峰值,频谱不完整;
当fs=6000Hz和50000Hz时,有三个峰值,频谱完整。
验证了采样定理:
采样频率fs必须大于信号最高频率的两倍。
②由时域波形得,随着采样频率的升高,图形的时域波形的分辨率越来越高,逐渐接近各谐波分量的幅值,信号丢失越少,时域复现程度越好。
由幅频谱图得,随着采样频率的升高,谱线逐渐接近各谐波分量的幅值,即频率较高时,频谱显示的比较准确,谱线能量泄露小,频域分析越准确。
2)采样频率、采样长度(采样点数)与频率分辨率的关系。
取采样频率fs均为6000Hz,设置不同的采样点数,采样点数分别为1024、2048、4096时,通过Matlab画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图如下图1.2.5~1.2.7所示:
图1.2.5N=1024,fs=50000Hz
图1.2.6N=2048,fs=6000Hz
图1.2.7N=4096,fs=6000Hz
①由上图1.2.1~1.2.4,可看出,当采样频率越高时,频域分析效果越好,频率分辨率越高。
②由上图1.2.5~1.2.7,可看出,当采样频率不变,采样点数分别为1024、2048、4096时,各个谱线的值越来越接近各谐波分量的幅值,可见频率一定时,采样点数越多,谱线能量泄露小,频率分辨率越高。
3)通过设置不同幅值的信号与噪声,讨论噪声对信号时域分析和频域分析的影响;
取采样频率fs=6000Hz,采样点数N=2048不变,设置不同方差的白噪声,噪声方差分别为:
7、17、50时,通过Matlab画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图如下图1.2.8~1.2.10所示:
图1.2.8N=2048,fs=6000Hz,方差=7
图1.2.9N=2048,fs=6000Hz,方差=17
图1.2.10N=2048,fs=6000Hz,方差=50
①分析图1.2.8~1.2.10各图的幅频谱图,可看出:
随着噪声方差的增大,即噪声的幅值越大,信号的幅频谱线越不明显,当噪声信号的幅值远远大于信号的幅值时,噪声会淹没信号,频域分析时,根本无法得到信号的谱。
而且,噪声的幅值越大,时域越是混乱越难分析,看不出周期性。
4)考虑矩形窗和汉宁窗对频谱的影响。
取采样频率fs=6000Hz,采样长度N=2048,用宽度均为1000的矩形窗和汉宁窗分别对信号进行截断,进行FFT分析,其主要程序段见附录2,通过Matlab画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图如下图1.2.11和图1.2.12所示:
图1.2.11加矩形窗,N=2048,fs=6000Hz
图1.2.12加汉宁窗,N=2048,fs=6000Hz
①分析图1.2.11和图1.2.12的幅频谱图,可看出:
加窗函数后,各谱线的幅值有所下降,说明信号加窗后会产生泄漏。
②比较加相等窗宽的矩形窗和汉宁窗后,所得到的频谱图,可看出:
加矩形窗的谱线幅值比汉宁窗的幅值更大,说明汉宁窗的泄漏更大;
且汉宁窗的频谱主瓣比矩形窗更宽。
2.基于计算机的声信号采集与分析
2.1设计要求
现代计算机具有对声音、视频进行采样的功能,把模拟信号转换为数字信号。
通过计算机上的麦克风及声卡与AD,录制3人以上在不同环境噪声、不同发声状态下讲同一句话,如“机械工程测试与控制技术”语句。
先利用软件将录制语音转换为数据文件ASCII码(text文本),再利用软件进行频谱分析,画出时域、频域图形。
2.2问题分析与处理
首先,利用Matlab将mp3音频文件转换为数据文件ASCII码,其具体程序见附录,3
取采样频率fs=2000Hz,采样长度N=80000,用Matlab分别对两个信号进行FFT分析,其主要程序段见附录3,画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图如下图2.2.1~2.2.3所示:
图2.2.1音频1,N=80000,fs=2000Hz
图2.2.2音频2,N=80000,fs=2000Hz
图2.2.3音频3,N=80000,fs=2000Hz
分析图2.2.1~2.2.3各图的时域波形图和傅里叶变换后的幅频谱图,讨论下列问题:
1)该设置至少为多少的采样频率?
采样长度多长为合适?
由于人耳能听到的声音频率为20Hz到20000Hz,所以设置采样频率为44.1KHz足够,这也是正常音频的采样频率。
因为人讲话的频率大约在500Hz~3000Hz,所以进行FFT分析时,采样频率取8000Hz足够了。
采样长度为音频信号长度的二分之一时比较合适。
太长会使谱线的峰值降低,太短会使显示的谱线过少,采样长度为音频信号长度的二分之一时,谱线比较明显,特征谱线显示得比较完整。
2)不同人员讲话声音的时域、频域有什么区别?
根据你的分析,该怎样区分不同人员的讲话声音?
不同人员讲话,时域波形的强度不同,在频域图表现出来的是特征谱线的不同,说话声音低沉的,整体的特征谱线偏低,说话音调较高的,整体的特征谱线偏高。
辨别不同人的讲话,关键是对其声音进行频谱分析,找到对应的特征谱线,就可以辨认。
3)要使他人不易识别你的讲话声音,该怎么处理?
将采样频率设置得足够低时,声音严重失真,他人不易识别;
也可以改变自己的特征谱线,即所谓的用假声,可使他人不易识别。
3.机械运行数据分析与处理
3.1设计要求
附件数据为某转子试验台运行时的振动位移数据,利用软件对其进行频谱计算,得到其时域和频域特征,分析旋转机器振动故障原因:
不平衡、不对中故障特征及其诊断方法。
数据说明:
文件名称
参数
1.txt
转速
2234rpm
采样长度
1024
传感器
电涡流位移传感器
单位
m
每转采样点数
64
2.txt
2169rpm
3.2问题分析与处理
取采样长度为1024,采样频率为转子转动频率的64倍,计算可得1.txt的采样频率为2383Hz,2.txt的采样频率为2314Hz,利用Matlab分别对两个信号进行FFT分析,主要程序段见附录4,画出时域波形和傅里叶变换后的幅频谱图如下图3.2.1和3.2.2所示:
图3.2.1振动位移1.txt,N=1024,fs=2383Hz
图3.2.2振动位移2.txt,N=1024,fs=2314Hz
分析图3.2.1和图3.2.2的时域波形图和傅里叶变换后的幅频谱图,可得:
①数据文本1.txt的时域波形近似正弦波,说明转子运转状态良好。
转子转动的基频为2234/60≈37Hz,由其幅频谱图可看出在37Hz处幅值最高,频率为基频整数倍处出现峰值,且其幅值逐渐衰减。
与理论运行工况相符。
②数据文本2.txt的时域波形明显与正弦波有较大差距,说明转子运转状态较差。
转子转动的基频为2169/60≈36Hz,由其幅频谱图可看出在36Hz处幅值最高,频率为基频整数倍处出现峰值,但其幅值不呈衰减趋势,在2倍基频(72Hz)处幅值出现很大的高峰,以及在432Hz、864Hz等处出现异常高峰。
72Hz处得异常高峰表明:
存在不对中的故障,其幅值几乎等于基频幅值,说明不对中程度十分严重;
864Hz处的异常高峰说明转子不平衡,其他倍频处得异常峰值可能是由机座松动或装配松动引起的。
致谢
在本次项目设计的过程中,要特别感谢XX老师悉心指导与教诲,感谢X老师在信号分析与处理方面提供的专业知识,胡老师为此投入了大量的精力与时间,老师治学严谨、学识渊博、严于律己、宽于待人,使我不仅学到了基本的思考方式和研究方法,而且还明白了许多待人接物,为人处事的道理。
值此论文完成之际,谨向胡建中老师致以崇高的敬意和衷心的感谢。
此外,感谢在实验过程中给予我许多帮助的同学们,他们同样给予我们很大的支持与鼓励。
在此,也向他们表达谢意。
附录1:
fs=1000;
%fs=2000%fs=6000%fs=50000
N=1024;
t1=1:
1:
N;
f1=50;
f2=500;
f3=2000;
t=t1/fs;
x=2*sin(2*pi*f1*t)+2*sin(2*pi*f2*t)+2*sin(2*pi*f3*t);
z=sqrt(0.7)*randn(size(x));
x=x+z;
X=fft(x,N);
Y=X.*conj(X);
Y=sqrt(Y)*2/N;
f=t1*fs/N;
subplot(1,2,1);
plot(t,x);
subplot(1,2,2);
plot(f(1:
(N/2+1)),Y(1:
(N/2+1)))
z=sqrt(0.7)*randn(size(x));
x=x+z;
X=fft(x,N);
Y=X.*conj(X);
Y=sqrt(Y)*2/N;
f=t1*fs/N;
subplot(1,2,1);
plot(t,x);
subplot(1,2,2);
plot(f(1:
附录2:
加窗程序
fs=6000;
N=2048;
x=2*sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*500*t)+2*sin(2*pi*2000*t);
wf1=rectwin(1000);
wf2=zeros(1048,1);
%加汉宁窗:
wf1=hanning(1000)
wf=[wf1;
wf2];
x=x.*wf'
;
附录3:
[fname,pname]=uigetfile('
*.mp3'
'
OpenMP3File'
);
file=[pname,fname];
[x,fs,bits]=mp3read(file);
save1.txt-asciix;
%将MP3音频转为txt文本
[d1,sr1]=mp3read('
G:
\sd1.mp3'
[d1,sr1]=mp3read('
\sd2.mp3'
[d3,sr3]=mp3read('
\sd3.mp3'
[d2,sr2]=mp3read('
d1=d1(:
1);
d2=d2(:
d3=d3(:
fs=2000;
N=80000;
t1=1:
X=fft(d1,N);
plot(d1)
附录4:
fs=2383;
N=1024;
t=t1/fs;
x=load('
D:
\控制\某转子试验台运行时的振动位移数据\1.txt'
%fs=2314;
%N=1024;
%t1=1:
%t=t1/fs;
%x=load('
\控制\某转子试验台运行时的振动位移数据\2.txt'
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