振动信号预处理方法-平滑处理与MATLAB实现

word格式文档专业整理本科生毕业论文振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB实现作者姓名学院：机电工程学院专业：班级：学号：指导教师：职称（或学位）：2016年5月1word格式文档专业整理原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文（设计），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学生签名：年月日指导声明本人指导的同学的毕业论文（设计）题目大小、难度适当，且符合该同学所学专业的培养目标的要求。本人在指导过程中，通过网上文献搜索及文献比对等方式，对其毕业论文（设计）内容进行了检查，未发现抄袭现象，特此声明。指导教师签名：年月日word格式文档专业整理目录1绪论..............................................................................................12振动信号预处理算法分析.............................................................12.1算术平均值法.......................................................................22.2加权平均值法.......................................................................22.3中值法..................................................................................32.4滑动平均值法.......................................................................32.5五点三次平滑法...................................................................42.6模糊控制算法.......................................................................63基于MATLAB的振动信号平滑处理.............................................63.1MATLAB简介.......................................................................63.2算例.....................................................................................63.3计算代码..............................................................................73.4算法机理..............................................................................84结果分析.......................................................................................95总结............................................................................................10致谢：............................................................................................11参考文献：.....................................................................................11word格式文档专业整理振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB实现作者姓名（宋体四号，居中）（机电工程学院指导教师：XXX）(楷体五号，居中)摘要：进行振动信号测试时往往由于外界干扰的存在，使得测量信号不光滑，质量差，严重时后续分析难以展开，可见振动信号预处理是必要的步骤。本文对振动信号预处理算法进行详细分析，讨论若干种平滑处理算法，并以五点三次平滑法与滑动平均值法为例，具体讨论了平滑处理的流程。结果表明结果表明五点滑动平均法与五点三次平滑法两种算法都简单明了，可以以很小的计算量实现良好预处理效果，提高振动信号质量。两种算法都是有效的预处理方法，借助于MATLAB软件平台实现简便，因此有很强的实用价值。关键词：振动信号；平滑处理；平均值；MATLABVibrationsignalpreprocessingmethods-smoothingprocessingbyMATLABNameofauthorCollegeofMechanicalandElectricalEngineering,Advisor:XXXAbstract:Whenthevibrationsignalistested,themeasurementsignalisnotsmoothandlowqualitybecauseofoutsideinterference.Ifthesituationisserious,itisdifficulttocarryoutsubsequentanalysis,sovibrationsignalpreprocessingstepisnecessary.Thispaperwilldicussthevibrationsignalpreprocessingalgorithmbythesmoothingalgorithmsandfivecubicsmoothingtheslidingaveragemethod.Theresultshowthatthetwoalgorithmsoffive-pointmovingaverageandthreefiver-pointsmoothingarebothsimple,achievegoodpretreatmenteffectwithsmallamoutofcomputation,imrovethequalityofvibrationsignal.BothalgorithmsareeffectivepretreatmentmethodsbyusingMATLABsoftwareplatform,whichhasastrongpracticalvalue.Keywords:Vibrationsignal;smoothing;mean;MATLABword格式文档专业整理1绪论振动是自然界普遍存在的现象，大到地震、海啸等宏观振动，小到粒子热运动、布朗运动等微观运动。对于两个固有频率相同的物体，当一个物体发生振动时将导致另外一个物体产生相同频率振动，该现象即为共振，共振对于人类生产生活同时带来好处与危害。如何合理利用有利振动的同时克服有害振动，是人们普遍关注的问题。为更好地掌握振动规律，振动测试是必不可少的环节。但是在振动测试过程中，往往存在多种干扰，导致测试系统得到的数据并不准确，将偏离真实数值。因此在完成振动信号测试之后，应当对采集得到的数据进行预处理，进而提高数据的真实性与可用性，并分析振动信号的随机性，从而确定具体的处理手段。仪器分析过程中为了掌握信号参数，提高信噪比，常常要求进行曲线平滑、信号求导等一系列操作。实际振动信号测试过程中，小波动往往因为随机误差而产生，同时大的波动一般拥有有用信息。为此平滑技术有重要意义。早分析仪器的平滑技术中，大多是基于最小二乘多项式平滑的。通常经过数据采集器采样获得的振动信号大多有多种噪声，除了50Hz的工频及倍频程以外，还包含不规则的随机干扰信号，此类干扰信号频带宽，且高频成分多，使得最终得到的振动曲线出现很多毛刺，为提高振动曲线光滑度，平滑处理是极为有效的方法之一。本文将对振动信号的预处理方法进行分析，并详细讨论平均法与五点三次平滑法的运用。2振动信号预处理算法分析数字滤波器在离散系统中有很强的适用性，可以对输入信号的波形以及频率进行加工，在目前振动信号预处理中得到广泛应用。信号的预处理方法主要包括两部分，即消除多项式趋势项与平滑处理两种。前者将多项式趋势项消除以后，可以将偏离基线的信号过滤掉，进而得到正确性更高的信号；后者则是将信号里的噪声除去，进而提升振动曲线光滑度。图2-1与2-2分别为振动信号原始曲线与完成消除趋势项与平滑处理以后得到的曲线。图2-1原始信号图2-1经过消除趋势项与平衡处理得到的信号常用的振动信号预处理算法包括算术平均值法、加权平均值法、五点三次平滑法、滑动word格式文档专业整理平均值法、中值法、模糊控制法等。本章将对常用算法进行分析。2.1算术平均值法算术平均值法首先确定一个值Y，使得Y和所有采样值误差的平方和最小，表达式如下：}))((min{12NkkXYE利用一元函数极限的求解方法可以得到Y值：NkkXNY1)(1通过上式实现的振动信号预处理就是算术平均值算法。假如每次测量得到信号Si与噪声Ci，那么完成N次同样测量之后，就可以得到所有测量值之和：NiSNS1i通常使用均方根表征噪声强度大小，如果测量过程中的噪声是随机信号，完成N次测量以后得到的噪声强度和如下式：CNCNii12用S和C分表代表信号与噪声的平均幅值，那么完成N次测量以后，得到的算术平均信噪比如下：CSNCNSN算术平均值算法应用范围广泛，主要针对在某一数值上下波动频繁的信号。在振动信号测量过程中，采用算术平均值算法时如果只选取一个采样值为依据得到的结果往往不理想。这种算法在处理脉冲性干扰时效果不佳，所以在脉冲性干扰相对严重的情况下慎用。采用算术平均值算法实现振动信号预处理的平滑程度直接取决于N的大小，当N很大时，平滑度高，然而此时灵敏度低。2.2加权平均值法加权平均值法即对多次测量所得的采样值赋予加权系数，从而有效提高测量系统对干扰的灵敏度。采用加权平均值法时，对不同采样值取得不同比重，其计算公式如下：NkkkXCY1)(式中Ck即为C1、C2……、Cn，并且符合以下关系式：NCCC210,word格式文档专业整理且C1、C2……、Cn之和为1。Ck选取可以具体情况进行调整，最为常见的即为加权系数法，C1、C2……、Cn分别如下取值：)1(211NNeCeCC上式代表了控制对象时产生的滞后时长。加权平均值算法通常适用范围受限，多应用在系统的纯滞后时间常数偏大的情况下，这种情况下采样周期短，针对不同相对采样时间所测量的采样值赋予不同权重，进而对于干扰及其影响程度十分敏感。使用加权平均值算法需要不停地计算加权技术，导致控制速度缓慢，所以应用较少。2.3中值法中值算法是针对某被测量进行多次连续采样，采样的次数一般为奇数次，将若干次采样值按照从小至大的顺序进行排列，然后取得其中的中间值当成本次采样值。使用中值算法能够有效避免偶然因素对结果的影响，主要是将采样器的不稳定性降至最低。但是中值算法多用于变化相对缓慢的被测参数，例如温度、液面高度等，然而针对速度、振动等信号往往效果不佳。2.4滑动平均值法滑动平均值法的原理是依据某一测量点附近其他采样点的波动幅值对此点的波幅进行修正，进而使得振动曲线足够平滑，实现降噪目的。滑动平均值法通过对周围点进行简单平均，或者