东南大学测试与控制技术项目设计报告

MechanicalMeasurementsSoundacquisitionandshaftvibrationanalysis学号学生姓名指导教师课程：机械工程测试与控制技术Ⅱ时间：2015年6月19日摘要：本项目设计围绕课程讲授的动态信号的采集、分析与处理的基本原理与方法进行,主要是信号仿真、采集与分析处理。运用信号的分析与处理等测试技术相关知识，借助Matlab软件，利用傅里叶变换等手段，对采集信号进行数学处理并做时域和频域分析，了解不同信号的特征：1）根据谱图辨别不同人的声音2）分析零件的故障关键词：信号；频谱分析；声音；轴承故障Abstract：Thisprojectdesignaroundthecourseteachingofdynamicsignalacquisition,analysisandprocessing,thebasicprincipleandmethodofmainlysignalsimulation,acquisitionandanalysis.Testingtechnologysuchastheuseofsignalanalysisandprocessingrelatedknowledge,withtheaidofMatlabsoftware,utilizingthemeanssuchasFouriertransform,thecollectedsignalmathematicalprocessingandtimedomainandfrequencydomainanalysis,understandthecharacteristicsofthedifferentsignal:1)accordingtodifferentvoicespectrumdiagramtoidentify2)analysisofpartsfailureKeywords：Signal;SpectrumAnalysis;Voice;Bearingfault1.引言测试是具有试验性质的测量，可以理解为测量与试验的综合。测试技术研究的主要内容为被测量的测量原理、测量方法、测量系统和数据处理四个方面。在测试中所获得的各种信号，包含着丰富的有用信息，但是由于测试系统内部和外部各种因素的影响，必然在输出信号中混有噪声。因此，必须对所得的信号进行必要的处理与分析，才能准确的提取它所包含的有用信息。【1】2.基于计算机的声信号采集与分析2.1提出问题Computercanconvertanalogsignalstodigitalsignalsbysamplingthevoiceorthevideo.Thesentenceofmechanicalengineeringmeasurementandcontroltechnologymustbereadbymorethan3peopleandberecordedundertheconditionofdifferentenvironmentalnoiseusingmicrophoneandsoundcardincomputer.First,therecordedvoiceisconvertedintoadatafileASCIItextwiththehelpofprofessionalsoftware,thenspectrumanalysisisprocessedandthefigureintimedomainandfrequencydomainisdrawn.Recordingsoftware,suchas:蓝光影音Mp3录音机MatlabprogramofreadingMP3files:mp3readwriteDiscussion：1)Howtosetthesamplingfrequency（采样频率）?whatistheappropriatesamplinglength（采样长度）?2)Accordingtoyouranalysis,howtodistinguishspeechsoundofdifferentpeople?3)Whatmeasurescanbetakentomakeyourspeechsoundidentifieddifficultlybyothers?2.2分析问题在不同环境下录制3个人讲同一句话“测试技术属于信息科学的范畴”。并利用Matlab软件进行时域频域分析。(1)声音信息采集与处理Matlab程序[d1,sr1]=wavread('1.wav');%读取音频文件1[d2,sr2]=wavread('2.wav');%读取音频文件2[d3,sr3]=wavread('3.wav');%读取音频文件3d1=d1(:,1);d2=d2(:,1);d3=d3(:,1);subplot(3,2,1),plot(d1);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('甲');gridonfs=sr1;number1=100000;%取样点n=0:number1-1;y1=fft(d1,number1)/number1;mag1=abs(y1);F1=fs*n/number1;subplot(3,2,2),plot(F1(1:number1/2),mag1(1:number1/2));axis([65,1100,0,0.01]);%略去高频段xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('甲');gridonsubplot(3,2,3),plot(d2);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('乙');gridonfs=sr2;number1=100000;n=0:number1-1;y2=fft(d2,number1)/number1;mag2=abs(y2);F2=fs*n/number1;subplot(3,2,4),plot(F2(1:number1/2),mag2(1:number1/2));axis([65,1100,0,0.01]);%略去高频段xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('乙');gridonsubplot(3,2,5),plot(d3);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('丙');gridonfs=sr3;number1=100000;n=0:number1-1;22y3=fft(d3,number1)/number1;mag3=abs(y3);F3=fs*n/number1;subplot(3,2,6),plot(F3(1:number1/2),mag3(1:number1/2));axis([65,1100,0,0.01]);%略去高频段xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('丙');gridon(2)对讲话人甲声音进行失真处理：[d1,sr1]=wavread('1.wav');%读取音频文件1wavwrite(d1,sr1*1.1,'4.wav);sound(d1,sr1);%原声音sound(d1,sr1*1.1);%失真后的声音(3)录制3人声音的时域、频域分析图像2.3回答问题（1）该设置至少为多少的采样频率？采样长度多长为合适？答：采样长度至少要与录音的频率相等。例如在录音软件中设置的采样频率为44100Hz，则在matlab中采样频率不能低于44100Hz，否则会失真。（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？答：不同的人讲话，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？答：加大采样频率，或者是减少采样频率，也可以改变自己的特征谱线，即使用假声。比如，本实验中，我们对讲话人甲的声音进行失真处理，原采样频率为44100Hz，在播放时设置为48510Hz，产生轻微失真。3.机械操作的数据分析和处理3.1提出问题Attachmentisvibrationaccelerationdataforabearing(轴承).Pleasedospectrumanalysis,calculatefeaturesintimedomainandfrequencydomain,analyzevibrationreasons:inner-racefault,out-racefault,andgivesomefaultdiagnosticmethods.3.2滚动轴承故障数据说明1.试验台实物图图1滚动轴承系统实验台简图2.实验参数参数设置实验参数设定如表1所示，滚动轴承几何参数如表2所示，滚动轴承各部件故障特征频率如表3所示。表1实验参数设置参数数值转速2000r/min采样长度20480传感器振动加速度传感器单位2/sm采样频率20kHz表2滚动轴承参数轴承型号轴承节径/mm滚动体直径/mm滚动体个数接触角/(ͦ)ZA211571.58.41615.17表3轴承各部件故障特征频率型号内圈外圈保持架滚动体RexnordZA-2115296.93Hz236.40Hz14.77Hz139.93Hz3.实验数据说明outer_fault_data.txt是轴承1外圈故障的实验数据，实验参数设置如表1、2和3（严重故障阶段）。加速度传感器径向载荷热电偶轴承1轴承2轴承3轴承4交流电机inner_fault_data.txt是轴承3内圈故障的实验数据，实验参数设置如表1、2和3（严重故障阶段）。outer_fault_early_data.txt是轴承1外圈早期故障阶段的数据，故障特征微弱，实验参数设置如表1、2和3。3.3分析问题（1)Matlab程序:fs=20000;a1=textread('outer_fault_data.txt','%f');b1=textread('inner_fault_data.txt','%f');c1=textread('outer_fault_early_data.txt','%f');%%轴承1外圈故障subplot(3,2,1),plot(out);axis([0,20500,-1,1]);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('轴承1外圈故障');gridonnumber1=size(out,1);%取样点n=0:number1-1;y1=fft(a1,number1)/number1;mag1=abs(y1);F1=fs*n/number1;subplot(3,2,2),plot(F1,mag1);axis([0,20000,0,0.04]);%略去高频段xlabel('频率');ylabel('振幅');title('轴承1外圈故障');gridon%%轴承3内圈故障subplot(3,2,3),plot(in);axis([0,20500,-5,5]);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('轴承3内圈故障');gridonnumber1=size(in,1);%取样点n=0:number1-1;y3=fft(b1,number1)/number1;mag3=abs(y3);F3=fs*n/number1;subplot(3,2,4),plot(F3,mag3);axis([0,20000,0,0.2]);%略去高频段xlabel('频率');ylabel('振幅');title('轴承3内圈故障');gridon%%轴承1外圈早期故障%figure(1)subplot(3,2,5),plot(out2);axis([0,20500,-0.5,0.5]);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('轴承1外圈早期故障'