用于测速的振动信号数据处理方法简介

weixin

　　实际采集的振动信号中夹杂着很多噪声，由周期性的旋转引起的振动信号经常淹没在其他因素引起的振动中。从直观上，几乎无法找到这些信号的频率，从而没法得到转速。因此仅仅从直观上，也就是说仅仅从信号的时域中分析信号，很难得到旋转机械的转速。这就需要从其他方面进行分析，比如频谱分析，这对信号中周期性成分非常有效。通过分析信号的频谱，找到振动信号中在旋转频率可能的范围中最大的谱线。这个频率一般就是由机械的旋转引起的，也就是要测量的转速，当然单位是Hz，而不是r/min。

　　振动加速度信号的频谱分析

　　频谱分析是对振动信号进行频域分析，是振动法测量机械转速最常用、最有效的方法。通过频谱分析，把复杂的振动信号分解成由一系列单一频率的谐波信号组成。下面介绍几种谱分析方法：

　　01、FFT分析法
　　傅立叶变换，是一种将信号从时域变换到频域的变换形式，是信号处理中重要的分析工具。在数字信号处理领域中，常用的是离散傅里叶变换，即Discrete Fourier Transform，简称为DFT。由于DFT计算量大，在很长时间内其应用受到很大限制。在1965年由库利和图基提出了快速傅里叶变换 (FFT)，FFT算法具有里程碑意义，它大大提高了DFT的运算速度，使DFT在实际应用中得到了广泛的应用。

　　傅里叶变换分析方法是以正弦或余弦函数作为基函数，对信号进行频域表示的。在傅里叶变换中，基函数的形式是唯一的，并且我们要想得到某一频率处或某一频率段的信息，需要对整个时域的信号进行变换。因此，傅里叶变换是一种整体变换方法，并且傅里叶变换具有最高的频率分辨率。通过傅里叶变换的频域表示形式，我们可以容易的看出，在傅里叶变换中并未包含任何时间信息，因此，傅里叶变换在具有最高频率分辨率的同时，也具有最低的时间分辨率。所以，我们要想得到某一时间段内的频率信息，傅里叶变换分析方法显然是无能为力的，也就是说傅里叶变换对于时频局部化的要求是无法满足的。为了克服傅里叶变换不具有时频局部化分析能力的缺陷，提出了ZFFT和CZT两种频谱细化的分析方法。

　　02、ZoomFFT分析法
　　ZoomFFT (ZFFT) 是一种频谱细化的算法，是由E.A.Hoyer等提出的一种复包络解调算法。通过对接收信号进行复解调、低通滤波，把信号频谱移至基带，再重采样进行谱细化输出。

　　(1) 复调制移频
　　所谓复调制移频就是将频域坐标向左移或向右移，使得被观察频段的起点落在频域坐标的零频位置。

　　(2) 复低通数字滤波
　　通过复低通滤波器滤出所需分析频段信号。

　　(3) 重新采样
　　信号经过移频、低通滤波之后，分析信号频带变窄，从而可用较低的采样频率进行重采样。在相同采样点数N时，样本总长度加大，频谱的分辨率也就得到了提高。

　　(4) 复数FFT
　　数据经过复调制后成为复数数据，需要复数FFT进行运算。

　　(5) 频率调整
　　对于ZFFT分析结果中频谱图坐标还需要调整，主要是频率坐标原点和坐标刻度的调整。在实际情况中，放大倍数D也要根据欲观察频带来确定。观察频带较宽则放大倍数相应减小，设观察频带为cf，重采样率为(1/D)*fs，原采样率为fs，则它们之间的关系为：

　　03、CZT分析法
　　CZT算法是另外一种有效的频谱细化的算法，CZT变换最早由美国籍奥地利物理学家Rabiner、Schafer和Rader于1969提出，随后由Schilling和Ahmed补充完整，并首次用软件实现的一种频谱细化算法。

　　来源：新浪wondering的博客