信号与通信论文范文第1篇

【关键词】灰色关联理论证据理论通信

现代通信环境日益复杂，通信信号的密度成倍增加，电磁信号样式复杂多变，使得通信信号的识别变得异常困难[1]。信号检测设备通过对待识别通信信号的特征参数的观测，与数据库中己知信号的特征参数进行匹配，从而确定待识别通信信号的类型。

本文提出利用灰色关联算法获得各证据体的BPAF，然后利用基于证据理论[2，3]对证据进行融合。理论分析和仿真结果表明，该方法识别率高、可靠性强，适合于复杂下的通信信号识别。

一、灰色关联分析基本原理

三、算法的步骤

本文所提出的识别算法步骤如下：

（1）构造通信信号识别框架U

定义所有通信信号的类型U={R1，R2，…，RN}。

（2）获取证据的BPAF

计算比较数列与参考数列的灰色关联度，然后采用式（7）计算BPAF。

xij=xij+滓ij×randn（5）

xij、滓ij分别为第i类信号的第j指标的均值和方差，randn为均值为0、方差为1的正态随机分布。

假设三种传感器的测量方差如表2所示，根据表2和式（5）可以模拟来自于辐射源b1的观测样本。其中，信号侦察设备获取三个周期的样本，ELINT系统二个周期的样本，利用ESM一个周期的样本，获得的观测样本序列如表3所示。

利用灰色关联算法获得BPAF，如表4所示。

按照相同侦查设备融合的结果，如表5所示。

按照不同侦查设备融合的结果，如表6所示。可见，本文的方法可以正确的识别出的信号b1。

五、结论

针对复杂环境下的信号识别问题，本文研究了一种利用灰色关联算法获取BPAF，利用证据融合模型进行识别的方法。理论分析和仿真结果表明，该方法可以正确的识别出信号的类型。

参考文献

[1]林象平.雷达对抗原理.西安：西北电讯工程学院出版社，1985.6：171-175.

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[5]王杰贵，罗景青，尹成友.多传感器信息融合机载辐射源识别[J].信号处理，2002，18（1），11～14.

信号与通信论文范文第2篇

关键词：数字信号处理 微信平台 智慧课堂

中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）07（a）-0153-02

目前，几乎所有的工程技术领域都会涉及到信号处理问题，而数字信号处理由于具有精度高、可靠性强以及便于大规模集成等特点，已成为发展最快、应用最广泛的学科之一[1]。《数字信号处理》作为通信、电子类专业的一门重要专业课程，目前已广泛应用于语音、图像、雷达、通信、控制、声纳、航空航天、故障检测、遥感遥测、生物医学、地质勘探、自动化仪表等领域[2]。但是，《数字信号处理》课程目前的教学模式仍侧重于理论讲授，不能充分体现工程应用性，不利于应用型人才的培养。因此，《数字信号处理》课程的改革与实践势在必行。

《数字信号处理》课程以《高等数学》《线性代数》《信号与系统》等课程为基础，同时又作为《随机信号处理》《图像处理》《自适应信号处理》等后续课程的基础，具有承上启下的作用[3]。该课程具有较强的理论性，涉及到的公式推导繁多，对学生的数学基础有一定要求[4]。因此，应结合应用型地方本科院校的特点和需求，对《数字信号处理》课程进行教学改革与实践。

1 数字信号处理课程传统教学存在的问题

1.1 传统课堂缺乏师生间的有效互动，不利于学生自主学习

传统课堂以教师讲、学生听为主，这种满堂灌的教学过程缺乏师生间的有效交流和沟通，无法持续激发学生的自主学习动机，亦不能将学生学习过程中存在的问题及时反馈给教师，从而导致教师无法掌握学生对授课知识的理解和应用程度，学生的学习积极性也不高，缺乏自主学习的动力。

1.2 授课偏重理论，缺乏应用性

《数字信号处理》课程的理论性较强，公式推导多，需要具备一定的数学基础和《信号与系统》课程基础。目前的教学体系偏重理论知识的讲解，而忽视了理论结果的物理意义以及在工程实践中的应用，导致学生感到抽象和枯燥。部分同学由于前期基础课程学得不够好，缺乏自信心，对《数字信号处理》课程产生畏难情绪，从而缺乏学习热情和学习动力，学习积极性不高。

1.3 目前的教学模式多为自底向上，学生对课程的整体把握不足

当前的教学模式主要采用自底向上的方法授课，即将整门课程的知识点分解细化，分块讲述各部分知识点，此教学模式容易使学生只见树木、不见森林，即只掌握单独的知识点，却不能从整体上把握课程的核心思想。

1.4 授课方式单一，学生理解困难

目前的授课方式要不采用传统的黑板板书的形式，要不完全采用多媒体课件讲授，板书授课方式容易使学生陷入仅重视理论推导而不重视应用的误区，完全采用多媒体课件授课的方式则忽略了重要结论的理论推导，不利于基础知识的掌握[5]。

2 基于微信公众平台的数字信号处理智慧课堂建设

针对传统课堂师生间缺乏有效互动的问题，通过开发微信公众号，以微信公众平台为载体，微信用户可以利用微社区进行互动，并设定固定时间进行教师在线答疑。针对学生反馈的共性问题和重点难点知识点录制微课视频，并将录制好的微课视频上传至腾讯视频，在微信公众平台制作关键词回复，通过回复关键词就可以观看相应的微课视频，从而使学生随时随地打开微信公众号，即可实现在线答疑解惑。一方面可以增加学生的参与性，从而激发学生的学习热情，提高学生的学习积极性和自主学习的能力；另一方面教师可以通过后台数据，掌握学生反馈的问题和学习情况，从而以问题为导向开展课堂教学，实现智慧课堂平台建设。

针对《数字信号处理》课程理论性较强、不易理解的问题，通过开发MATLAB图形用户界面，将典型的数字信号处理算法和实际案例通过MATLAB图形用户界面演示给学生，使学生通过工程案例加深对数学概念和物理概念的理解和掌握；并将开发好的MATLAB图形用户界面加载到微信平台，使学生亲自参与到数字信号处理算法的验证和实际工程案例的应用中，从而将理论与工程应用联系起来，真正做到物理概念、数学概念和工程概念的有机统一。

针对自底向上的教学模式导致学生对课程整体把握不足的问题，在课堂上，结合学科发展的最前沿，以具体工程实例导入，引出所涉及的理论知识，让学生从整体上把握理论知识。在课后，布置结合前沿科技的思考题，让学生了解最新研究成果，追踪学科前沿动态，并对整体内容进行归纳总结，帮助学生对所学知识进行整体把握。在制作配套教材的多媒体课件时，采用自顶向下的设计思路，从实际应用问题出发梳理课程的整体构架和知识体系，将涉及到的知识点以“知识链”或“知识树”的形式进行层层分解演示，将知识点串接起来，使学生对课程有一个整体把握，并将制作好的多媒体课件，加载到微信公众平台，供学生参考学习，从而使学生对课程整体构架和知识体系有更好把握。

单一的授课方式要么过于重视理论知识的讲解，要么缺乏对重要结论的理论推导，容易陷入极端，不利于学生综合素质的提高。因此，有必要研究能提升教学效果的多元化授课方式。对于重要公式的推导，采用板书，板书能够帮助学生跟随教师的思路领悟具体的推导过程，从而加深对公式的理解和掌握。对于不易理解的内容和具体案例的讲解，采用多媒体，通过图像、动画的演示，将抽象的概念形象化、具体化，以加深对理论的理解，并启发学生的思维。同时，将MATLAB软件应用于教学，淡化理论教学与工程实践的界限，通过编写程序可以简化繁琐的计算过程，并直观观察各种参数对结果的影响，进一步理解工程算法的应用，达到事半功倍的教学效果。

通过搭建微信公众平台，将在线辅导答疑、MATLAB图形用户界面演示、微课视频、多媒体课件整合起来，实现数字信号处理移动智慧课堂的建设。基于微信公众平台可以实现师生间的实时反馈，不仅有利于教师及时修正完善教学方式和教学内容，而且增加了学生的参与性，提高了学习的积极性，实现了师生教与学的双赢。

3 结语

通过将现代教育资源整合到微信公众平台，实现《数字信号处理》课程的智慧课堂建设，是“互联网+教育”的一个重要应用。该文的研究成果扩展性强，可以根据教学需要，灵活添加教学资源，使传统的封闭课堂走向开放，利用开放的互联网平台，可以将该文的研究成果更便捷推广到其他专业的教学中。

参考文献

[1] 高西全，丁玉美.数字信号处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.

[2] 王恩亮，张丽华.应用型高校“数字信号处理”课程教学改革与实践[J].科技经济市场，2012（12）：98-99.

[3] 曹林.通信工程专业数字信号处理课程改革与思考[J].科技创新导报，2014（10）：133-134.

信号与通信论文范文第3篇

关键词：最大似然估计；卫星通信；成对载波多址技术；联合估计

中图分类号：TN911.7 文献标识码：A

成对载波多址技术（PCMA， Paired Carry Multiple Access）是近年来广泛采用的一种新型卫星通信多址接入技术。该技术在1998年由美国Viasat公司最先提出。与其它多址接入技术相比，采用PCMA的卫星通信系统能允许互相通信的两个地球站在时域和频域上完全重叠，也即互相通信双方的地面站可以采用完全相同的频域，时隙及扩频码字，所以使用PCMA后空间段频率的资源节省了50%，即提高了一倍卫星通信的频带利用率。同时，PCMA通信系统拥有很高的保密性和抗截获性，而相对的付出成本却很低，对系统的误码率影响很小。

1 PCMA的原理

采用PCMA的卫星通信系统必须满足以下几个基本条件：

1. 卫星系统必须以回路方式进行工作。即系统任何一个终端所发送的信号经卫星转发器返回后既能被自身终端所接收到，也能被网内的其余终端所接收到。采用全球波束的卫星通信系统和单波束覆盖范围内能互相通信的各个终端都可以看作是满足回路工作的条件，可将PCMA运用于其中。而一些要对回路进行抵消的卫星通信系统则不适用于PCMA。

2. 转发器必须采用透明转发器。当转发器接收到地面站发送的上行信号后，仅对其进行低噪声放大，带通滤波、变频及功率放大的工作并将其转发至各地面站，而不对其进行解调或重新调制等星上处理工作。

采用PCMA的卫星通信系统中，由于地面站发送的信号能被自身接收，因此地球站能同时接收到对方的发射信号和本站发射的经透明转发器转发后的返回信号。尽管两者可能在时域和频域上完全重叠，但由于用户已知自身发射信号的内容，因此可以采用干扰抵消算法在一定程度上消除干扰信号。常用的PCMA应用模式分为对称模式和非对称模式。非对称模式中，主站的发射功率远大于小站的发射功率，因此小站一端接收到的有用信号功率远大于干扰信号发射的功率，可直接对有用信号进行解调，而主站一端所接收到的有用信号功率远小于自干扰信号的功率，必须采用干扰抵消算法将干扰信号进行消除。而对称模式恰好相反，该模式下，主站与小站双方的发射功率基本相等，并且由于接收到的两个信号的特征一致，波束范围内的其它接收站无法对信号进行解调，因此与一般的多址技术相比，PCMA具有较强的抗截获能力。本文所构造的PCMA信号都是基于对称模式下的PCMA信号。

为了抵消干扰信号，需要对干扰信号的幅度，频偏时延等参数进行估计。目前国内外的文献主要是对单个干扰信号参数进行估计。然而在实际情况中，往往存在多个干扰信号参数未知的情况，此时我们必须对多个未知参数而非单个参数进行估计。本章讨论了在频偏、幅度、相移三者都未知的情况下，采用最大似然估计法对多个未知参数进行联合估计，得出各估计量的估计表达式，并对估计性能进行仿真。

2 参数的联合估计

假设接收到的PCMA信号中，干扰信号幅度、频偏、相移三者都是未知参量。本节采用最大似然估计法对这三个未知参数进行联合估计。为了推导方便，先采用实信号来表示PCMA信号（即干扰信号，有用信号与噪声都采用实信号表示）。

最大似然估计算法的核心是通过使似然函数最大来求得参数的估计值。给出PCMA信号的概率密度函数如下式：

综上，各待估计参数的估计表达式可由式（17），（18）与（19）给出。不难看出，为求得各参数的估计值，首先必须通过式（17）求得频偏的估计值，再通过求得的频偏估计值来获得相移的估计值，最后通过求得的频偏与相移估计值来得到幅度的估计值。

3 仿真实现

假定有用信号与干扰信号的实际幅度比为0.98，考虑实际情况，即系统受到相移和频偏的影响。干扰信号与有用信号两者的相对相移为（1/4）pi，固定频偏Δf为3.85KHZ。采用QPSK调制方式进行调制，采用升余弦滤波器作为成形滤波器，设定滤波器的滚降系数为0.3，内插倍数为8倍。假设有用信号与干扰信号完全同步，固定数据长度为500，信噪比为10dB，为求得矢量参数的估计表达式，首先必须求得频偏的估计值。如上文所说，频偏的估计值即通过使得 最大所对应的Δf来确定。因此改变信噪比，通过不同信噪比下式（16）的最大值所对应的频偏来得到频偏的估计值。比较不同信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）下估计频偏与渐进频偏的关系如图1所示：

用求得的频偏估计值来对相移进行估计，得到不同SNR下估计相移与渐进相移的关系如图2所示：

最后通过求得的频偏与相移估计值来得到幅度的估计值。得到不同SNR下估计幅值与渐进幅值的关系图如图3所示：

图1、2与3的共同特点是在数据长度一定的情况下，随着信噪比SNR的不断增加，各估计量的估计均值越发趋近于实际渐进均值，满足最大似然估计的渐进特性。

在参数的联合估计中，幅度的估计表达式受频偏的估计值与相移的估计值影响。为了进一步说明频偏与相移的存在对幅值估计性能的影响，图4比较了存在相移与频偏时幅度的相对误差与无相移与频偏时幅度的相对误差，仿真图如图4所示：

比较图4的两条曲线可知，当存在相移与频偏时，通过估计相移与估计频偏求得的幅度估计值对应的相对误差明显高于不存在相移与频偏时幅度估计的相对误差。

结语

由于涉及到相对繁琐的数学运算与矩阵求逆，因此多个参数的联合估计一直是目前PCMA研究的难点与热点所在，目前国内外对该方面的相关研究也很欠缺。论文讨论了在频偏、幅度、相移三者都未知的情况下，采用最大似然估计法对多个未知参数进行联合估计，得出各估计量的估计表达式，并对估计性能进行仿真。从估计表达式中可以看到，为求得各参数的估计值，首先必须求得频偏的估计值，其估计值可通过求式（17）的最大值来得到，再通过求得的频偏估计值来获得相移的估计值，最后通过求得的频偏与相移估计值来得到幅度的估计值。通过仿真图得到，当数据长度固定时，三种估计量的在低SNR时，其估计均值与实际渐进均值相差很大，然而，随着SNR的不断提高，估计均值渐近达到于其实际均值，符合最大似然估计的渐近特性。

论文最后还比较了存在相移与频偏和不存在相移与频偏时幅度的相对误差，通过仿真说明前者的相对误差明显大于后者。

参考文献

[1]Bai Dong，Yi Na.Estimation of interference Amplitude in PCMA System.Vacuum Electronic.February 18，2003.

[2]Mark Dankberg. Paired Carrier Multiple Access for Satellite Communications. First Present At Pacific Telecommunions Conference.USA： Honolulum Hawaii. January 13，1998.

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[4]Steven M.Kay.统计信号处理基础-估计与检测理论[M].电子工业出版社，2006.

信号与通信论文范文第4篇

关键词 信号与系统 体系 复习 方法

中图分类号：G424 文献标识码：A

The Review Method of Signals and Systems Course

HU Jiangping

(College of Automation Engineering, University of Electronic Science and

Technology of China, Chengdu, Sichuan 610054)

Abstract "Signals and Systems" course is a core basic course of college communications, electronics, information professional, is also a strong theoretical and systematic professional course. Students in the face of all kinds of exams commonly encountered great difficulties in the case of the combination of personal teaching experience, to make a few review methods and ideas.

Key words signals and system; system; review; method

随着信息技术的迅速发展，信号与系统课程的基本概念和分析方法已经被广泛应用到信息及相关领域的各个学科，并日益成为电子学、信息技术、通信、自动化、计算机、信号处理、雷达、测量、系统工程等专业的重要技术基础课，因此，信号与系统已经成为我国高校通信、电子、信息类专业本科生的一门非常重要的专业基础课。鉴于我校的学科特色，更是把信号与系统作为提高教学质量而提出的狠抓“3+6”基础课中的一门。其中，“3” 代表3门我校本科生必修的基础课，即“高等数学”、“大学物理”和“大学英语”这三门课程；“6”表示6门核心理论教学课程，即“电路分析基础”、“信号与系统”、“模拟电路基础”、“数字逻辑设计及应用”、“电磁场与波”、“微机原理与应用”。

该课程是一门对学生理论和工程技术基础都要求较高的课程，需要具备扎实的高等数学基础和电路理论基础，在理工科专业的教学环节中起着承上启下的作用。通过本门课程的学习，学生应该能够掌握信号分析的基本理论和方法，掌握线性时不变系统的各种描述方法，掌握线性时不变系统的时域和变换域的各种分析方法，准确理解有关系统的稳定性、频域响应、因果性等工程应用中的一些重要物理概念。同时，通过这门课程的学习，学生在信号处理领域的分析问题和利用所学的知识解决实际问题的能力应有所提高。同时，通过这门课程的学习，为进一步研究有关网络理论、通信理论、控制理论、信号处理和信号检测理论等打下基础。该课程的特点是各个理论的系统性较强，数学推导比较严密，知识点多，覆盖面较广。在本课程的学习过程中应用的数学知识比较多，这就要求学生具备高等数学中的微积分、线性代数、微分方程、傅立叶级数、拉普拉斯变换等基本数学知识。尽管在大学一年级阶段，高等数学是理工科学生的必修课，但在学习信号和系统课程时，依然成为学生们非常棘手的一门课程。每当面临学期期中、期末考试复习时，学生们普遍出现急来抱佛脚、眉毛胡子一把抓的焦虑和无奈情绪；即使是在开卷考试过程中，还是抓不住重点。为此，结合个人的教学体会，本文将为大家揭开信号与系统这门课程的“恐怖”面纱，还原一幅脉络清晰、结构严密的体系架构。

就内容上来讲，信号与系统涉及80个课时，其中课堂讲授72学时，习题课和实验课共占8学时，需要讲授十章内容。这里主要包括信号的定义、分类和基本信号，系统的一些基本性质，针对线性时不变系统的卷积和和卷积积分，系统的单位冲激响应，周期信号的傅里叶级数表示，非周期信号的傅里叶变换，信号与系统的时域频域特性（包括幅度谱和相位谱及滤波器等概念），采样定理，基于正弦信号的调制与解调，拉普拉斯变换的定义、收敛域、基本性质以及利用拉普拉斯变换来研究LTI系统的因果性、稳定性，由线性常微分方程表示的LTI系统，连续时间系统的系统函数的代数属性何芳框图表示，z变换的定义、收敛域、基本性质以及利用z变换分析LTI系统的因果性、稳定性，由差分方程表征的LTI系统，离散时间系统的系统函数的代数属性和方框图表示。这样看来，信号与系统涉及的知识点繁杂，计算公式也很多。对于一名大学二年级学生来说，除了信号与系统这门专业基础课，一般还有六七门其他专业课程，因此，如何在有限的学习时间里学号这门课程，基于授课老师的教学方法紧密相关，也需要同学们花时间、花精力去研究信号与系统的学习方法。

下面，对课程的内容我们来做一个精简和浓缩。只要大家抓住这些“精华”，基本上就对这门课程的体系结构有一个清醒的认识，复习起来就会起到事半功倍的效果。对信号与系统的复习，概括来讲，主要就是“两个概念”、“两种系统”以及“三大变换”。“两个概念”就是指信号与系统各自的概念。从定义上来理解，似乎不难。难点在于掌握信号的三种自变量变换（时移、反转、尺度变换）以及四类特殊信号（指数信号、正弦信号、单位冲激信号、单位阶跃信号）；对于系统，关键掌握连续时间系统和离散时间系统以及它们的基本性质。本课程很大程度上也正是基于连续时间和离散时间这两条线路来展开的。“两种系统”也恰恰是指连续时间系统和离散时间系统。课程大部分是先对连续时间信号与系统进行分析，然后再基本平行地推广到离散时间信号与系统。值得一提的地方是，在本科生的信号与系统课程中，我们主要关注的是连续时间系统和离散时间系统中一个特殊类型：线性时不变系统。这就要求学生必须对系统的线性性和时不变性这两个基本性质非常熟练。

在熟悉了“两个概念”、“两种系统”的基础上，剩下来的问题就是回答如何用一些基本信号来表示一般信号，并最终能够以此来刻画系统的输入输出关系。这才是信号与系统课程的核心所在。围绕这个中心，就必须借助于“三大变换”，即：傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z-变换。其中，拉普拉斯变换是针对连续时间信号与系统，Z-变换是针对离散时间信号与系统，而傅里叶变换可以看做是拉普拉斯变换在 = 或Z-变换在 = 情形下的特殊形式。傅里叶变换对周期信号又存在一种特殊的形式：傅里叶级数表示。

掌握了“三大变换”后，就需要运用它们来解决信号与系统实际应用中的一些关键问题，比如：滤波器、信号采样、调制与解调。至此，信号与系统课程的内容和体系已基本清晰地显现出来。当然，要学好本门课程，一方面既要掌握“两个概念”、“两种系统”以及“三大变换”。另一方面，不能仅仅限于纸上谈兵，必须认真阅读、理解教材上的例题，亲自思考、计算课后的习题。

还有一点，鉴于我校在该课程的教学中以双语教学，教材采用的是美国国家工程院院士奥本海默教授主编的英文版《信号与系统》（第二版），因此，对一些英语基础不是很好的同学，熟练记住一些常用的专业词汇是必须要做的功课。比如，convolution（卷积）、impulse（冲激）、cascade interconnection（串联）、parallel interconnection（并联）、modulation（调制）、demodulation（解调）、filtering（滤波）等这些最基本、最常用的术语是必须要记住的。不然，拿到以英语撰写的试题很有可能闹出啼笑皆非的事情来。

总之，只有在学习中不断总结方法，做一个学以致用、善于思考的有心人，相信通过信号与系统课程的学习将会对理工科学生今后的学习与工作起到终身受用的作用。

参考文献

[1] 黄岚,马云辉,陈永海.《信号与系统》课程教学改革研究[J].科技信息,2009.32:641-642.

信号与通信论文范文第5篇

关键词：振动信号，故障诊断，LabVIEW，信号采集

 

0 引言

振动信号分析作为故障诊断的一种方法，以其不拆卸机体，不影响设备的正常工作，测量范围广等优点，广泛应用于各类工业和工程之中。随着计算机技术、信息技术以及虚拟仪器技术的发展，越来越多的人开始通过虚拟仪器对机械的振动信号进行采集与分析[1]。LabVIEW是美国NI公司开发的图形开发环境，它在研究、开发、生产、测试工作中得到广泛应用[2]。本文所设计的就是基于LabVIEW的机械振动信号采集与分析系统。

1 系统设计

本文所设计的信号采集分析系统包含振动数据采集和数据分析两个部分。采集部分包括基本参数的显示和振动信息的存储；分析部分包括时域、统计、时频分析和小波分析。，故障诊断。图形化软件一般包括初始化，悬置，运行，停止等状态。在本系统中，初始化是在程序启动时，清空相关输入控件和显示控件；悬置是程序等待用户输入相关参数或者点击相关按钮以改变程序状态；运行是程序进入数据采集和分析状态；停止状态时，程序关闭所有子程序。系统这四种运行状态在本程序中通过状态机实现 [3]。

2 系统实现

2.1 采集系统

采集程序所要实现的功能主要是在一定的采样频率下采集振动的全部信息，其采样所得的结果必须能够在分析时完全再现采集时的振动情况。具体的实现过程如下：

通过DAQmx来创建任务，并根据数据采集卡与传感器的连接情况来设置物理通道和虚拟通道；加入相关输入控件，设置系统参量；根据传感器设备设定采样率，以便于后续的频率分析；以TDMS存储大量采样数据；利用case循环和按钮来分别表示初始化、悬置和运行这3个状态。

2.2 分析系统

由于实时采集的数据只能做出简单的时、频分析，不能得到振动信号中更深层次的信息，因此必须对设备的振动信号进行更加深入细致的分析，这个就需要进行离线分析。，故障诊断。分析程序所要实现的主要功能是再现设备的振动信号，并能够从多个层次和方向上得出振动信号的特征参量，并将这些特征参量以输出控件的形式返还给用户，以供人们了解设备的工作状态，更深入地了解设备的振动机理，改善设备工况，优化监测系统[4]。

在本系统中，分析部分具有5个分析模块，分别是时域信号显示，统计数据显示，功率谱密度显示，时频特征显示，以及小波包分解。该系统的具体实现过程如下，读取信号采集系统中存储的TDMS文件中的数据，利用索引数组选择特定的信号通道，利用数字输入控件查看特定周期的数据；分析程序采用While循环，内部添加一个事件结构以控制程序的运行；而上述5个分析模块位于事件结构之内，并用Case循环和选项卡来选择分析内容[5,6]。

时域信号显示：它能显示采集时实际的时域图谱，在运行时可以很清晰地看出振幅与时间的关系，可以判断出故障发生时的时间，清晰直观。

统计信息显示：系统中所统计的数据包括算术平均值，均方差，标准方差，峰值，峰峰值，基频。，故障诊断。它们都能作为周期振动信号的特征值，在数值上描述振动特征。

功率谱密度：由于振动信号中存在大量噪声，所以通过功率谱密度来显示振动信号在各个频率段上的功率密度，减少由于噪声所带来的误差。

时频分析：由于频谱分析只能看到频域特征的能量关系，通过短时傅里叶变换可以很清晰地从图谱上看到频域、时域与能量3者间的关系，更利于对故障的分析。，故障诊断。

小波分析：通过小波包来分解特定的频段，以更高的分辨率查看故障频率的位置，也是一种越来越常用的信号分析方式。本系统中可以自动画出频率的分段关系，并能通过数据节点来查看指定节点的频域信号，更加清楚地描述故障频率段。

最后通过设置按钮和属性节点，将两个子程序放入事件驱动结构，使用按钮分别控制信号的采集和分析两个子程序，上述的两个子系统就整合为一个整体程序生成本系统。

3 系统应用

作者将该系统应用内燃机振动信号的采集和分析，并针对内燃机的特点对本系统进行了小幅修改，即完成了内燃机振动信号的采集和分析系统。具体的实施情况如下：

该内燃机实验机为单缸四冲程柴油机，缸套直径105mm，行程115mm。实验的目的是通过收集气缸盖与曲轴左滑动轴承振动信号来识别内燃机工况。在实验中采用电机倒拖法来模拟内燃机的工作，即通过电机带动皮带轮，皮带轮带动飞轮，飞轮带动内燃机。传感器为压电式加速度传感器，安装于主推力面上的缸盖表面和左滑动轴承的垂直方向及水平方向三个位置。

采用的为电机倒拖发动机，就会由于皮带轮打滑或者电机转速的波动等原因造成内燃机转速不稳，考虑到此特殊情况，程序中编写了一个求平均周期信号的部分，以准确的反应内燃机的工作周期。，故障诊断。通过Case和下拉菜单将其整合到数据采集分析程序中。

将转速从200r/min增加到300r/min，分别用本系统采集这两个工作状态的振动信号，然后通过本系统中的数据分析程序，得到的结果如图1，

图1 不同转速下振动信号的时频谱图

可以很明显看出，转速增加到300r/min时，在时频域的1200-2500Hz频段中，能量密度有显著增加；在时域图中，上、下止点出幅值明显增大，且信号中的噪声信号也明显增大。，故障诊断。这与理论情况是相符合的，说明该套振动监测系统可以很好地采集和分析振动数据，是一套简易可行可移植的监测分析系统。

4 总结

本系统可以灵活完整的存储设备的振动信号，CPU占用率低，在降低硬件设备要求的同时提高了信号采集与分析的能力。在将系统应用到不同设备上时，仅需要根据相应设备特殊性，添加部分子VI或者程序便可以应用，具有可移植性。

参考文献

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