測試技術課程設計

《機械工程測試技術》

課程設計

對無縫鋼管超聲測厚儀的**

姓名：朱傳超

學院：機電工程學院

專業：機械設計製造及其自動化

班級： 2011級本科6班

學號： 201115310349

完成日期： 2023年11月25日

目錄1 緒論

2 訊號**、採集與分析處理

2.1 題目

2.2 matlab處理分析

2.3討論

2.4結論

3 基於計算機的聲訊號採集與分析

3.1題目

3.2 matlab處理分析

3.3討論

3.4結論

4 機械執行資料分析與處理

4.1題目

4.2第乙份資料分析

4.2.1 matlab處理

4.2.2結論

4.3第二份資料分析

4.3.1 matlab處理

4.3.2結論

5 總結

參考文獻

動態測試訊號採集**與例項分析

摘要：測試技術的專案設計——動態測試訊號採集**與例項分析，圍繞課程講授的動態訊號的採集、分析與處理的基本原理與方法進行，同時運用matlab等工具，進行數學處理，做出訊號的頻譜，並能夠分析訊號的頻譜。專案設計包括三個部分：

訊號**、採集與分析處理，基於計算機的聲訊號採集與分析，機械執行資料分析與處理。通過專案設計，能熟練運用傅利葉變換處理和分析訊號，對訊號的頻譜能夠有乙個更深的了解。

關鍵詞：matlab；訊號取樣；頻譜分析；fft

1.1 訊號**、採集與分析處理

訊號採集過程中一般需要考慮以下幾個引數：訊號頻率、取樣頻率、取樣長度等，不同引數的數值設定對於訊號採集的效果會產生直接影響，為了掌握訊號採集過程中這些引數對採集過程及其效果產生的影響，可以通過matlab或c語言對訊號採集與分析處理的過程進行**分析，具體要求如下：

利用matlab或c語言產生訊號x(t)，

其中：f1=50hz、 f2=200hz、f3=1000hz；

n(t) 為白雜訊，均值為零，方差為0,7；

幅值、相位任意設定；

對訊號x(t)進行dfft處理下:

取=4， =,5, =6, ===0;雜訊方差0.7

fs=3000hz:n=1024

程式：fs=3000; %取樣頻率

l=1024; %訊號長度

nfft= 1024; %取樣點數

t=1/fs;

t=(1:l)*t;

n=(rand(1,l)-0.5)*sqrt(12*0.7均值為零，方差為0.7的白雜訊

x=4*sin(2*pi*50*t)+5*sin(2*pi*200*t)+6*sin(2*pi*1000*t)+n; %訊號

subplot(2,1,1);

plot(fs*t(1:1000),x(1:1000)); %訊號的時域圖

x=fft(x,nfft)/l對訊號快速傅利葉變換

f=fs/2*linspace(0,1,nfft/2+1);

subplot(2,1,2);

plot(f,2*abs(x(1:nfft/2+1))); %訊號的單邊譜

fs=4000hz:n=1024

fs=5000hz;n=1024

fs=5000hz:n=2048

=4， =,5, =6, ===0;雜訊方差1

fs=5000;n=1024

討論：1）通過設定不同的取樣頻率，畫出時域波形和傅利葉變換後的頻譜圖，討論在取樣點數一定的情況下，如 1024 點，取樣頻率對訊號時域復現、頻域分析的影響；

見圖1和圖2，取樣點數均為1024，取樣頻率分別為5000hz和2500hz，2500hz時，各個譜線的值已經達不到訊號各個諧波分量的幅值，即已經小於3,4,5了，只有3,4,4；而5000 hz時，各個譜線的值非常接近3,4,5，頻率較高時，頻譜顯示的比較準確，譜線能量洩露小，頻率解析度越高。

2）取樣頻率、取樣長度（取樣點數）與頻率解析度的關係；

見圖2和圖3，取樣頻率均為2500hz，取樣點數分別為1024和2048，前者各個譜線的值已經達不到訊號各個諧波分量的幅值，只有3,4,4；而後者各個譜線的值非常接近3,4,5，可見頻率一定時，取樣點數越多，譜線能量洩露小，頻率解析度越高。

3）通過設定不同幅值的訊號與雜訊，討論雜訊對訊號時域分析和頻域分析的影響。

雜訊的幅值越大，頻域分析時，訊號的譜線越不明顯，當雜訊訊號的幅值比訊號的幅值還要大的多時，雜訊會淹沒訊號，頻域分析時，根本無法得到訊號的譜線，（可以參照圖1，圖4，圖5）。而且，雜訊的幅值越大，時域越是混亂，越難分析，看不出週期性。

結論1. 取樣頻率越高，取樣點數越多，頻率的解析度越高，取樣頻率至少應當大於等於訊號最高頻率的2倍。

2. 雜訊的幅值越大，頻域分析時，訊號的譜線越不明顯，時域越是混亂。採集訊號時，必須控制雜訊的大小。

1.2 基於計算機的聲訊號採集與分析

現代計算機具有對聲音、**進行取樣的功能，把模擬訊號轉換為數碼訊號。通過計算機上的麥克風及音效卡與ad，錄製各人在不同環境雜訊、不同發聲狀態下講話「機械工程測試與控制技術」語句（不少於3次，最好是他人的聲音），利用軟體轉換語音資料檔案為ascii碼，然後利用1.1的軟體進行頻譜分析，畫出時域、頻域圖形。

程式：fs=44100語音頻號取樣頻率為22050

x1=w**read('');%讀取語音頻號的資料，賦給變數x1，

sound(x1,44100**語音頻號

figure(1)

plot(x1);

y1=fft(x1,1024對訊號做1024點fft變換

f=fs*(0:511)/1024將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘並除以1024的值，賦值給f

figure(2)

plot(f,abs(y1(1:512abs是絕對值，plot是直角座標下線性刻度曲線

title('原始語音頻號頻譜')

xlabel('hz');

ylabel('幅值')

利用matlab對聲音分析得到:

第乙個人：

第二個人：

第三個人：

討論：1）該設定至少為多少的取樣頻率？取樣長度多長為合適？

取樣頻率可以設定為8000hz，22050hz，44100hz，人耳能聽到的聲音頻率為20hz到20000hz，所以設定取樣頻率為44.1khz足夠，這也是正常音訊的取樣頻率。人講話的頻率大約在500～3000hz，所以設定取樣頻率為8000hz足夠。

由圖6，圖7，圖8可知，取樣長度應為音訊訊號長度的二分之一，太長，會是譜線的峰值降低（圖8），太短，顯示的譜線過少（圖6），二分之一左右正好（圖7），譜線比較明顯，特徵譜線顯示的比較完整。

2）不同人員講話聲音的時域、頻域有什麼區別？根據你的分析，該怎樣區分不同人員的講話聲音？

根據圖10，圖12，圖13，不同的人講話，時域波形的強度不同，但具體的不同之處無法分析。在頻域圖表現出來的是特徵譜線的不同，說話聲音低沉的，整體的特徵譜線偏低，如圖12，說話音調較高的，整體的特徵譜線偏高，如圖13,。

辨別不同人的講話，關鍵是對其聲音進行頻譜分析，找到對應的特徵譜線，就能辨認了。

3）要使他人不易識別你的講話聲音，該怎麼處理？

改變自己的特徵譜線就可以了，即所謂的用假聲。

結論1. 每個人的聲帶都有自己的固定特徵譜線，見圖10和圖11，讀兩個不同的音訊，也存在有公共的特徵譜線，如讀「東南大學」和「機械工程」時，聲帶同時具有90.17hz，226.

1hz，461.6hz， 925.9hz這些頻率。

2. 音訊的取樣頻率可以設定為8000hz，22050hz，44100hz，最高的取樣頻率為44.1khz足夠，取樣長度最好為音訊訊號長度的二分之一。

3. 不同的人講話，在頻域圖表現出來的是特徵譜線的不同，說話聲音低沉的，整體的特徵譜線偏低；說話音調較高的，整體的特徵譜線偏高。辨別不同人的講話，關鍵是對其聲音進行頻譜分析，找到對應的特徵譜線，就能辨認了。

1.3 機械執行資料分析與處理

某轉子試驗台執行時的振動位移資料，利用軟體對其進行頻譜計算，得到其時域和頻域特徵，分析機器振動原因：不平衡、不對中故障特徵及其診斷方法。

資料一：

資料說明

轉速：2234rpm；取樣長度：1024；感測器：電渦流位移感測器

取樣點數：1024；轉動頻率37.23hz；

則取樣頻率為其頻率的64倍，取2383hz

原程式為：

x=textread('d:\matlab\'); %讀取txt資料

fs=2383取樣頻率

l=1024資料長度

nfft=1024取樣點數

t=1/fs;

t=(1:l)*t;

subplot(2,1,1);

plot(fs*t,x繪製時域圖

x=fft(x,nfft)/l進行快速傅利葉變換

f=fs/2*linspace(0,1,nfft/2+1);

subplot(2,1,2);

plot(f,2*abs(x(1:nfft/2+1))); %繪製單邊譜

對應譜圖：

資料二：

資料說明：

轉速：2169rpm；取樣長度：1024；感測器：電渦流位移感測器

取樣點數：1024；轉動頻率36.16hz；

則取樣頻率為其頻率的64倍，取2314hz

源程式改為：

x=textread('d:\matlab\')，fs=2314;，l=1024，nfft=1024

對應譜圖：

利用軟體對其進行頻譜計算，得到其時域和頻域特徵，分析機器振動原因：不平衡、不對中故障特徵及其診斷方法。

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