振动加速度信号处理探讨

【摘要】在对机械进行故障诊断的时候，常常会提到加速度，本文通过对得到的加速度信号进行分析，针对振动加速度信号的处理进行探讨，表明在振动加速度中存在含有直流分量和大量干扰噪声以及积分趋势项，通过实验来解决振动加速度信号的处理方式的可行性，具有一定的理论参考价值。

【关键词】振动加速度；信号处理；趋势项；探讨

中图分类号：TJ53+4 文献标识码：A

前言

振动加速度测量在故障诊断中有重要的作用,通过实验测得的振动加速度信号，开始都是通过加速度传感器来获取的，然后统统A/D转换后并去直流，最后去除趋势项从而达到了滤波处理的要求。在分析误差来源的基础上, 需要对去除振动加速度信号中直流分量、噪声以及积分趋势项的方法进行分析，实验证明是可行的。

二、振动加速度信号的采集

1.振动信号的采集注意问题

几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多，因此，在采集振动信号时应注意以下几点：

（一）振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等；

（二）所有工作状态下振动信号采集都要符合采样定理的要求。

（三）在进行变转速运行设备的振动信号采集时，必须具体采取同步整周期的要求在有条件时进行采集；

2.影响振动信号采集精度的因素

影响振动信号采集精度的因素包括采样频率、采集方式、量化精度这三方面的要素，在采集的过程中，以同步整周期采集为最佳采集方式。由于采集信号的精度有区别，采样方式也各不相同，同时，在信号的采集过程中采样频率常受制于信号的最高频率，信号的量化精度大部分有A/D转换的位数来决定，目前，我国的A/D转换的位数大多为12位，部分系统采用16位或者24位。

3. 振动信号的采样过程涉及到的内容

（一） 信号适调

目前，现有采用的数据采集系统大多是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程会有一个严格限制，在信号进入A/D转换之前，需要对信号进行相应的适调，适调的内容主要是弱信号的放大处理和大信号的衰减处理，有时候还会对一些直流信号进行偏置处理，以更好的确保信号转换得到最佳的信噪比，才能满足A/D输入量程的要求。

（二） A/D转换

A/D转换包括采样、量化和编码三个部分组成。

采样也称抽样，是利用采样脉冲序列p(t)从模拟信号x(t)中抽取一系列离散样值，使之成为采样信号x(nt)（n=0,1,2,…）的过程。t称为采样间隔，其倒数称1/t＝fs之为采样频率。在进行采样频率的选择时必须符合采样定理要求。在量化阶段，由于计算机对数据位数进行了规定，采样信号x(nt)经舍入的方法变为只有有限个有效数字的数。但是由于针对当前数据来说，抽样间隔长度是固定的，当采样信号落入到一个小间隔内时，经舍入方法而变为有限值时，则产生量化误差。如8位二进制为28＝256，即量化增量为所测信号最大电压幅值的1/256。

三、振动加速度信号的去直流及滤波

实验中测得的振动加速度信号, 首先通过加速度传感器获取振动加速度, 再将拾取的加速度信号通过A/D转换这一程序来进行并去直流。并去直流后的信号还需要进行滤波处理，这样才能达到采集信号的要求,更好的来执行接下来的数字频域滤波程序。这样一个流程操作下来的信号最大的优势是方法简单，同时便于计算，加快了计算速度，使得滤波频带控制精度有所提高, 更好的实现对有较好的频率选择, 同时在这个过程中，不会像时域滤波方法那样受到产生时移的影响。

1.振动加速度信号去直流

由于所采集的加速度信号中会有直流分量的存在, 因此在进行滤波之前必须先去直流, 去直流的方法是求出N个采样点的平均值：

再用采样点的值减去平均值即可, 去除直流后的表达式为:

2.数字频域滤波

去掉直流分量的信号还需要进行滤波才能达到积分要求, 此处采用基于FFT变换的频域滤波, 其表达式为：

式中: X为输入信号x的离散傅立叶变换, H为滤波器的频率响应函数, 由它来确定滤波器的方式和特点, 为

四、振动加速度信号的处理分析

1.低通抗混滤波

抗混滤波器是一种低通滤波器，如广泛采用的8阶椭圆滤波器。在线系统采样单元中采用的抗混滤波器，需要具备截至频率可跟踪的特性，这样使得低通滤波器的截至频率随着机器转速的变化而变化。抗混滤波器的使用目的是避免频谱分析时高频分量折叠到低频段时不会像低通滤波器幅频曲线那样平坦。以下是某型号4阶低通滤波器的响应特性曲线图，在其截至频率处相位偏移达－180°，在3kHz处偏移也有－45°，这个相位偏移足以影响幅值的正确计量。

一般来说，抗混滤波器最好不用于相位计算、幅值计量、轨迹显示等用途。

2.数字矢量滤波

数字矢量滤波器是一种通过特殊数字技术来实现的跟踪带通滤波器，在低速和高速下的带宽不同的情况下数字矢量滤波器的设置是不同的，在高速时带宽需要设置的宽一些，而在低速时带宽设置需窄一些，通带越窄，响应时间就越长，这种通带仅仅适用于低速段。如本特利公司的DVF3型数字矢量滤波器设置的带宽及响应时间为：

3.FFT滤波

仅去除直流分量和消噪还不能完全去除信号中的多余干扰信号，因此必须进行滤波处理，这里采用的是FFT滤波，频域滤波相对于时域滤波具有较好的频率选择性和灵活性，并由于信号傅立叶频谱与滤波器的频率是简单的相乘关系，数字滤波的频域方法稍做扩展便可用来对时域信号进行积分或微分处理。根据滤波要求，将需要滤除的频率成分直接设置成零或加渐变过渡带后再设置成零，然后再利用傅立叶逆变换快速算法对滤波处理后的数据进行离散傅立叶逆变换恢复出时域信号，这样的优势在于使用这种滤波方法不会产生时移。另外数字滤波频域方法的表达式为:

式中：X一为输入信号X的离散傅立叶变换。

H一为滤波响应函数，用来确定滤波的特别和方式。

4. 去除趋势项

在振动测试中，由于传感器和放大器温度随环境变化会发生相应的变化，会对传感器周围的环境造成干扰，同时还会对零点漂移、传感器频率范围外的低频性能产生不稳定的影响。常常导致偏离基线，此时偏离基线的大小会随时间变化，这就是我们常说的趋势项。在对振动信号的处理时，消除趋势项是振动信号处理工作的一个重要内容。在对数据进行积分变换时，趋势项会对变换结果产生直接的影响，当对数据进行二次积分时，受到长期趋势项的影响，得到的结果可能完全失真。经过积分后分别得到去除趋势项前后的速度和位移曲线对比图如下图所示，其中速度去除趋势项的时候m值设为2，经过一次积分后就变为二次趋势项了，同理，在位移去除趋势项的时候m值为3，这时候去除趋势项的效果最好。

去除趋势项前的速度曲线去除趋势项后的速度曲线

5.算法在工程实例中的应用

上述振动加速度信号数据的处理方法在我所液压实验台振动测试中取得了成功, 在液压实验台的振动轴上布置了传感器, 进行实验测得的振动加速度信号经过去直流、积分并去趋势项后所得波形和原波形的对比图如图5、图6所示, 其中图5为经过一次积分后的速度信号, 从图5中可以看出积分所得的信号与实际信号吻合度比较好, 图6为经过二次积分后的位移信号, 由于经过了2次积分误差的积累, 导致了误差扩大。

五、结束语

综上所述，所用的加速度信号处理方法存在一定的误差，数据处理的重点是在积分之前对干扰信号进行去直流、消噪、滤波和去除趋势项的处理。最后使得参数达到最佳的信号效果，通过实验证明是比较实用的处理方法。

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