动态测试信号采集仿真与实例分析

东南大学机械工程学院1/18动态测试信号采集仿真与实例分析课程：机械工程测试与控制技术Ⅱ02011310石卓指导老师:贾民平2014年6月8日摘要:测试技术项目设计主要包括三个部分：信号仿真、采集与分析处理，基于计算机的声信号采集与分析，机械运行数据分析与处理。通过对测试信号采集仿真，并运用Matlab数据编程处理软件，进行信号的DFFT处理，做信号的时域图、频谱图，以及研究不同的窗函数对信号的影响,并能够分析信号的频谱及其相应的特征。从而验证采样定理的正确性，以及采样定理在实际生活中的应用，针对不同的人如何分辨其声音的特征，以及掌握机械运行时通过频谱图进行故障分析等。关键词：Matlab；频谱分析；信号采样；故障诊断东南大学机械工程学院2/181.1信号仿真、采集与分析处理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，)()2sin()2sin()2sin()(333222111tntfatfatfatx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。讨论：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；2）采样频率、采样长度（采样点数）与频率分辨率的关系；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；4）考虑矩形窗和汉宁窗对频谱的影响。1.2程序1、未加窗函数的程序：fs=5000;number=2000;N=2048;T=1/fs;东南大学机械工程学院3/18t=(1:number)*T;n=(rand(1,number)-0.5)*sqrt(12*700);a1=pi/3;a2=pi/3;a3=pi/3;x=2*sin(2*pi*30*t+a1)+3*sin(2*pi*400*t+a2)+4*sin(2*pi*2000*t+a3)+n;subplot(2,1,1);plot(fs*(1:1000),x(1:1000));title('信号时域波形');xlabel('t')ylabel('x(t)')X=fft(x,N)/number;f=fs/2*linspace(0,1,N/2+1);subplot(2,1,2);plot(f,2*abs(X(1:N/2+1)));title('信号的频谱图');xlabel('f(Hz)')ylabel('幅值')2、加上矩形窗：fs=5000;number=2000;T=1/fs;N=2048;东南大学机械工程学院4/18t=(1:number)*T;n=(rand(1,number)-0.5)*sqrt(12*0.7);a1=pi/3;a2=pi/3;a3=pi/3;x=2*sin(2*pi*30*t+a1)+3*sin(2*pi*400*t+a2)+4*sin(2*pi*2000*t+a3)+n;x=x/max(abs(x));wn=triang(2000);x1=x.*wn';X=fft(x1,N);f=fs*(1:N);plot(f,abs(X)/max(abs(X)));xlabel('Hz');ylabel('幅值');title('矩形窗');3、加上汉宁窗后：fs=5000;number=2000;T=1/fs;N=2048;t=(1:number)*T;n=(rand(1,number)-0.5)*sqrt(12*0.7);a1=pi/3;a2=pi/3;东南大学机械工程学院5/18a3=pi/3;x=2*sin(2*pi*30*t+a1)+3*sin(2*pi*400*t+a2)+4*sin(2*pi*2000*t+a3)+n;x=x/max(abs(x));wn=hanning(2000);x1=x.*wn';X2=fft(x1,N);f=fs*(1:N);subplot(2,1,2);plot(f,abs(X2)/max(abs(X2)));xlabel('Hz');ylabel('幅值');title('汉宁窗');1.3实验数据1、在N=2048点，fs=4000Hz、5000Hz、6000Hz时：图一fs=4000Hz东南大学机械工程学院6/18图二fs=5000Hz图三fs=6000Hz2、设定采样频率fs为5000Hz，分别取采样点数N为1024点,4096点时：东南大学机械工程学院7/18图四N=1024图五N=4096东南大学机械工程学院8/183、设定采样频率fs为5000Hz，采样点数N为2048,分别取噪声方差为70，700，并观察不同噪声方差下信号的时域波形和频谱图；图六方差70图七方差700东南大学机械工程学院9/184、窗函数的影响：1）、矩形窗：图八2）、汉宁窗：图九东南大学机械工程学院10/181.4实验数据分析1、当采样点数一定时，都取N=2048，分别取不同的采样频率为4000HZ,5000HZ,6000HZ时，由图一、图二、图三可以发现：各谱线的值已经达不到各个谐波分量的幅值（由于谱线能量泄漏的原因），当为6000Hz时，其幅值已经非常接近我们所设定的2,3,4.。这种现象的原因是当采样频率较高时，频谱显示比较准确，能量泄漏相对较少，而且分辨率也相对较高。而且采样频率越高，采集的时域频域图形有越多的细节，也就是说高频率频谱比低频率频谱的峰值频率带更加狭窄，从而可以更清晰的看出峰值频率，能更加准确反映信号的特性。2、采样频率、采样长度（采样点数）与频率分辨率的关系当取采样频率一定时，都为5000hz时，采样长度分别取1024、4096点，由图二、图四、图五所示，可以看出：当采样点数增加时，其谱线的值更加接近我们所设的各个谐波分量的幅值。由此可以得到，采样点数多，能量泄漏相对较少，而且分辨率也相对较高。3、噪声对信号时域分析和频域分析的影响噪声对信号的影响主要是从图二、图六、图七可以看出：噪声的幅值越大，噪声信号的能量越高，原来信号的谱线越不明显，时域分析略有混乱。当噪声信号过大时，基本淹没信号，无法原来信号的谱线特征。4、窗函数对信号频域的影响由图八和图九跟没加窗的频域信号相比较可以看出，信号被窗函数截断；再由矩形窗和汉宁窗对信号影响对比可以看出，它们对信号的影响是相似的。2.1题目: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1.1的软件进行频谱分析，画出时域、频域图形。讨论：东南大学机械工程学院11/181）该设置至少为多少的采样频率？采样长度多长为合适？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？3）要使他人不易识别你的讲话声音，该怎么处理？2.2程序:1.wav转化为txt程序[fname,pname]=uigetfile('*.wav','OpenWaveFile');file=[pname,fname];[x,fs,bits]=wavread(file);save石卓2.txt-asciix2.主程序：clear;fs=45000;[x,fs]=wavread('E:\123\石卓.wav');lengthx=length(x);t=(0:lengthx-1)/fs;subplot(2,1,1);plot(t,x);title('信号时域波形');xlabel('t')ylabel('x(t)')东南大学机械工程学院12/18num=lengthx;y=fft(x,num);n=0:length(y)-1;f=fs*n/lengthx;subplot(2,1,2);plot(f,abs(y));axis([0200001000]);title('信号的频谱图');xlabel('f(Hz)')ylabel('幅值')2.3实验数据:1.图八石卓（男）东南大学机械工程学院13/182.图九宋睿（男）3.图十周朴（女）东南大学机械工程学院14/184.图十一石卓2（男）5.图十二石卓（fs=3000）东南大学机械工程学院15/182.4数据分析:(1)、由于人说话的声音频率范围大约是300Hz到3400Hz，人耳可以听到声音频率范围大约是20Hz到20KHz。正常音频采样频率一般默认设置为44100Hz，则在Matlab中采样频率不能低于44100Hz否则会失真,本次实验取fs=45000Hz.采样长度至少要与录音的长度相等。太长或太短都不好，太短的话显示的谱线会过少，不足以体现其声音的特征;太长的话谱线的峰值降低，从而降低效率。适合的采样长度会使谱线显示应比较明显，特征谱线比较完整。并且设置的采样点数是根据声音文件的实际采样点数确定的。（2）、由图八、图九、图十可以看出，三位同学录音的时域频域所示，每个人讲话的声音在时域波形的强度都是不一样的，在说同一个字的时候每个人时域图上的幅值都是不同的，男生的幅值较大，女生的幅值较小。而在频域图中其特征谱线是区别相对较大的：第一位的频域范围在0~1800Hz，其中峰值在1100Hz附近;第二位的频谱范围主要在0~800Hz，峰值出现在1000Hz附近;第三位是女生的频域范围主要在0~600HZ，峰值在200Hz附近。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。每个人的音色都是不同的，即特征频率是不相同的。所以只要将频域范围和峰值进行对照就可以区分出不同人员的讲话声音。（3）由图八和图十一可以看出，一个人发音不同，其特征谱线也会发生变化，也就是说要使他人不易识别你的讲话声音，可以通过改变其特征谱线来实现。再结合图十二，可以看出当设置采样频率较低时，从而使得到的采样信号失真，也可以使别人无法识别。3.1题目：机械运行数据分析与处理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。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东南大学机械工程学院16/18单位m每转采样点数642.txt转速2169rpm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643.2程序：转子实验台转速为2234rpm时,采样频率为fs=64*2234/60=2383Hz;转子实验台转速为2169rpm时,采样频率为fs=64*2169/60=2313Hz。采样点数为1024点。x=load('E:\123\2.txt');Fs=2313;%fs=2383L=1024;NFFT=1024;T=1/Fs;t=(1:L)*T;subplot(2,1,1);plot(Fs*t,x);gridon;title('时域图');xlabel('t(s)');ylabel('幅值');X=fft(x,NFFT)/L;f=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);subplot(2,1,2);plot(f,2*abs(X(1:NFFT/2+1)));gridon;title('幅频谱图');xlabel('f(Hz)');ylabel('幅值');3.3实验数据：东南大学机械工程学院17/