平稳和非平稳振动信号的处理方法综述
平稳和非平稳振动信号的处理方法
周景成
（东华大学机械工程学院，上海 201620）
摘要：本文主要综述了当前对于平稳和非平稳振动信号的处理方法及其优缺点，同时列举了目前振动信号处理的研究热点和方向。
关键词：稳态非稳态振动信号处理；方法；优缺点。
1．稳态与非稳态振动信号的界定
稳态振动信号是指频率、幅值和相位不变的动态信号，频率、幅值和相位做周期性变化的信号称为准稳态信号，而对于频率、幅值和相位做随机变化的信号则称为非稳态信号。
2. 稳态或准稳态振动信号的主要处理方法及其优势与局限
对于稳态振动信号，主要的分析方法有离散频谱分析和校正理论、细化选带频谱分析和高阶谱分析。对于准稳态信号主要采用的是解调分析。对于非稳态振动信号主要采用加Hanning窗转速跟踪分析、短时傅里叶变换、Wigner-Ville 分布和小波变换等。对于任一种信号处理方法都有其优势和劣势，没有完美的，具体在工程实际中采用哪一种分析方法得看具体的工程情况而定，不能一概而论。
2. 1 离散频谱分析与校正
离散频谱分析是处理稳态振动信号的常用方法，离散频谱分析实现了信号从时域到频域分析的转变。FFT成为数字信号分析的基础，广泛应用于工程技术领域。通过离散傅里叶变换将振动信号从时域变换到频域上将会获得信号更多的信息。对于这一方法，提高信号处理的速度和精度是当下两个主要的研究方向。由于计算机只能对有限多个样本进行运算，FFT 和谱分析也只能在有限区间内进行，这就不可避免地存在由于时域截断产生的能量泄漏，离散频谱的幅值、相位和频率都可能产生较大的误差，所以提高精度成为近一段时间主要的研究方向。上世纪70年代中期，有关学者开始致力于离散频谱校正方法的研究。目前国内外有四种对幅值谱或功率谱进行校正的方法：(1)比值校正法(内插法)；(2)能量重心校正法；(3)FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法；(4)相位差法。四种校正方法的原理和特点见表1[1].
从理论上分析，在不含噪声的情况下，比值法和相位差法是精确的校正法，而能量重心法和FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法是精度很高的近似方法。随着频谱校正技术的发展和不断完善，越来越广泛地被应用于分析各种实际问题和各类动态信号分析系统中，根据应用对象特点的不同，采用不同的校正方法。一般在只需要较高幅值精度时，多采用方法简便的三点卷积幅值法；需要精确的频率和相位采用比值法；在噪声较大时，采用相位差校正法或FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法。
2. 2 细化选带频谱分析
振动信号中, 对密集型频谱的分析采用细化选带频谱分析方法, 该方法有
多种, 如复调制细化、相位补偿细化、Chirp- Z 变换、最大熵谱分析等, 其中
工程应用最广泛的是复调制细化选带频谱分析。主要研究工作在提高分析精度、细化倍数和分析速度。
复调制细化谱分析方法，简称Zoom FFT(或ZFFT)，又称为选带频率细化分析方法，是信号处理领域在上世纪70年代发展起来的一项新技术。传统的复调制细化谱分析方法采用：移频(复调制)一低通数字滤波一重抽样一FFT及谱分析一频率成分调整，这种方法因物理概念非常明确，所以一直沿用到今。但存在以下的缺点：(1)需要很大的内存空间来存放中间数据；(2)低通滤波器的过渡带将带来分析频带两端谱线的幅值误差，细化倍数越大，误差越大；(3)计算量较大和频率成分调整较复杂。这些缺点使最大细化倍数和精度都受到很大限制，对用软件实现ZoomFFT 的影响尤为巨大，这时最大细化倍数一般不超过150倍。
2. 3 包络分析(解调分析)
包络分析主要用于机械设备故障分析。具有齿轮、滚动轴承的机械设备故障, 一般有周期性的脉冲冲击力, 产生振动信号的调制现象, 在频谱上表现为在啮合频率或固有频率两侧出现间隔均匀的调制边频带。采用解调分析方法, 从信号中提取调制信息, 分析其强度和频次就可以判断零件损伤的程度和部位。信号的频率成分在调制边频带内，这个问题还有待解决。
表1 四种校正方法的原理和特点
2. 4 高阶谱分析
在振动信号分析中,,多是假设信号具有线性、高斯性和最小相位的性质, 但实际信号中有时含有非线性、非高斯性或非最小相位性质的成分。周期信号与准周期信号、复杂机械系统的自激信号和故障信号等可当作非高斯信号处理。高阶谱是分析非高斯信号的有力工具, 它从更高阶概率结构表征随机信号, 可以弥补二阶统计量(功率谱) 不包含相位信息的缺陷。高阶谱在振动信号中的应用研究刚刚开始。
2. 5 加Hanning窗转速跟踪分析
根据旋转机械的转速进行整周期采样, 作DFT 求出与转频相关的各次谐波信号幅值与相位。在进行旋转机械的升降速过程或动平衡分析时，转速跟踪分析方法是精确分析振动谐波信号幅值和相位的一种应用广泛的信号处理方法。其实质是根据旋转机械的转速进行整周期采样，作DFT求出与转频相关的各次谐波信号幅值与相位。如果采集转子旋转一周的振动信号作为一个样本，对其进行DFT，则第一条谱线就是转频分量，第二条谱线就是二倍频，依次类推。谱线非常密集，所以只能加矩形窗，不能加其它窗函数，否则会产生谱线干涉现象，各阶频率成分的幅值和相位都会产生很大误差[463。这种分析方法特别适用于具有滑动轴承的旋转机械振动信号的分析，在此种工况下振动信号中只有转频和高次谐波分量成分。
加Hanning窗转速跟踪分析的具体步骤为(1)根据要分析的谐波阶次将一次采样样本所包含的整周期数扩大一倍进行整周期采样；(2)对采样得到的样本信号加同点数的Hanning窗；(3)进行DFT计算；(4)将偶数项谱线提取出来乘以加窗恢复系数就是需要分析的各次谐波的幅值和相位。为了提高计算效果，也可以直接计算出偶数项谱线的幅值和相位。如果没有非周期成分的干扰信号，这种方法与传统转速跟踪分析方法得到的结果也是相同的。
2. 6 短时傅立叶变换
信号傅立叶变换前乘上一个时间有限的窗函数, 并假定非平稳信号在分析
窗的短时间隔内是平稳的。具有不变窗的短时Fourier 变换更适合应用在准稳态信号分析的场合。
2. 7 Wigner-Ville 分布
Wigner-Ville分布具有明确的物理意义, 它可被看作信号能量在时域和频域中的分布。但多分量信号的Wigner-Ville分布会出现交叉项。当信号含有较多的频率成分或其频率成分靠得较近时,Wigner-Ville 分布所产生的交叉干扰项问题仍然没有得到很好的解决,
2. 8 小波变换
小波变换是上世纪80年代后期发展起来的一门新兴的应用数学分支，在工程应用领域，特别在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别和量子物理等领域，小波变换被认为是工具及方法上的重大突破。
小波变换具有多分辨特性，可以由粗及精地逐步观察信号, 也可以看成是用一组带通滤波器对信号作滤波。通过适当地选择尺度因子和平移因子, 可得到一个伸缩窗, 只要适当的选择基本小波, 就可以使小波变换在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力。但存在如下问题:
(1) 怎样选取合适的时域与频域分辨率的问题仍未很好解决。
(2) 小波变换对信号的奇异点非常敏感。在实际采样得到的振动信号中, 由于不可避免地存在各种干扰信号, 所以信号中的奇异点特别多,到底是故障信息产生的奇异点还是干扰信号产生的奇异点是很难判断的[2]。
2. 9 Hilbert-Huang 变换
Hilbert-Huang 变换将时间信号经过经验模态分解成为一组本征模函数,
再进行Hilbert 变换。与傅立叶变换以余弦函数为基底进行信号分解不同, Hilbert-Huang变换局部性能良好而且是自适应的, 对稳态信号和非平稳信号
都能进行分析[3]。
3. 研究热点和发展方向
近十年来，盲信号处理成为信号处理领域的一个研究热点，其理论也不断地深入和完善，盲源分离作为盲信号处理的一个分支，已成功用于地震勘探、移动通信、图像增强、语音信号处理和阵列信号处理及生物医学工程。随着技术的发展与进步，非平稳信号盲源分离方面的研究更是盲源分离研究的热点，因为该问题的解决有着重要的理论意义和使用价值[4]。
［1］丁康，陈健林，苏向荣.平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展［J］.
振动工程学报，2003，16（1）：1-3.
［2］屈建社，陈勇，古康等. 快速小波变换在非平稳振动信号分析及实现［J］.
兵工自动化，2010，29（7）：1.
［3］李建伟，许宝杰，韩秋实. 非平稳振动信号分析中Hilbert—Huang变换的对比研究［J］.机械强度，2006，28（2）：165.
［4］田立芳，张立毅.基干非平稳信号盲源分离的研究［J］. 太原理工大学硕士学位论文,2007:1.
有效振动分析的信号处理
有效振动分析的信号处理 摘要 有效的振动分析首先始于从工业标准的振动传感器，如加速度传感器获得一个准确的时域变化的信号。一个手持式数字仪器一般接入原始的模拟信号，并为用户的多种要求进行处理。根据用户对分析的要求和原始信号的最初单位，信号可被直接处理或经由数学积分器变换成振动测量的其他单位。根据感兴趣的频率，信号可能要经过一系列高通滤波器和低通滤波器的调理。根据期望得到的结果，信号可能被多次采样和平均。如果在数字仪器中需进行时间波形分析，那么确定采样点数和采样速率是必要的。观察的时间长度等于采样周期乘以采样点数。大部分手持式仪器也具有FFT(快速傅里叶变换)处理方法，把全局时变输入信号采样分解为其单独的频率分量。在老式模拟仪器中，这个分析功能是由扫频滤波器来实现的。 定义FFT处理时要考虑很多设置参数：（1）分辨率线数；（2）最大频率；（3）平均类型；（4）平均次数，和（5）窗类型。这些参数互相作用影响得到的结果，并且需要在信息质量和完成数据采集所耗时间之间进行折中考虑。 预知维修的成功依赖于数据采集和变换过程中的几个要素：（1）总振动水平的趋势；（2）复合振动信号各个频率分量的幅值和频率；（3）在相同运行条件下，机器某一部分的振动信号相对于机器上另一个测量的相位关系。 本文将带领读者从振动传感器的输出，经过典型的现代数字技术振动测量仪器所完成的信号处理流程的各个阶段。并且，本文重点介绍了预知维修领域为完成准确分析而进行的快速有效的振动数据采集中所需的多个数据采集设置参数和折中考虑。 关乎振动分析成功的几项内容，将给予详细论述：模拟信号采样和调理；抗混淆测量；噪声滤波器技术；频带-低通，高通，带通；数据平均方法；和FFT频率转换。 1.讨论 振动分析始于传感器输出的时变物理信号。从此信号的输入到振动测量仪器，有很多可能的选择去分析信号。本文的目的是关注内部信号处理路径，以及它和原始振动问题的最终根源分析之间的关系。首先，我们看如图1所示的仪器中典型信号路径的框图。 2.时间波形 图2.所示是一个典型的来自加速度传感器的模拟时间波形信号。
振动信号的采集与预处理
振动信号的采集与预处理 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： 1. 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； 2. 变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3. 所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 1. 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 2. A/D转换
汽轮机轴振动监测中的数据采集与处理
汽轮机轴振动监测中的数据采集与处理 【摘要】本文详细地说明了轴心轨迹振动信号的预处理过程，对振动信号采样和滤波简单的分析了轴心轨迹信号频谱。通过对轴心轨迹特征的识别为轴心轨迹的稳定性及机组的在线监测系统提供 依据，对现场汽轮机发电机组的安全平稳运行有重大的意义。 【关键词】汽轮机组；轨迹识别；滤波；故障诊断 近年来，状态监测和故障诊断技术与系统的研究得到了高速发展。随着电力工业的发展，汽轮发电机组的总装机容量和单机容量都得到了迅速提高，机组轴系也越来越复杂，诱发机组振动的潜在因素也相应增加。振动问题在机组安全运行中的影响越来越大，人们也越来越关注机组振动对于生产安全稳定经济运行的影响。 1.研究意义 结合兰州石化公司动力厂背压发电装置，发电装置的各监控仪器仪表中，没有对整个机组在运行中的振动进行直接的监控。操作人员只能通过机组在运行过程中，对轴瓦的温度监控或是通过机组运行时所产生的声音进行经验性判断。因此，针对汽轮发电机组振动监测的数据采集和预处理做出大胆的设计。 本设计的实施对发电装置的生产运行的意义： （1）避免汽轮机转子发生重大安全事故而造成的巨大经济损失，保证转子在规定的期间内无故障安全可靠运行。 （2）振动监测诊断系统可及时判断转子是否有故障，并能够迅速
查明故障原因、部位、预测故障影响，提高汽轮机转子的维修管理水平，而本文所做的汽轮机发电机组振动监测的数据采集和预处理工作正是振动监测诊断系统的基础。它将对今后的汽轮发电机组进行全面远程监控及自动化改造提供可靠的数据来源。 2.振动信号采集 旋转机械轴系振动信号是以转速为基频的周期信号。在转子系统的振动检测中，需要对振动信号进行整周期采样来避免由于泄露、栅栏等不良效应带来的相位严重失真。传统振动分析方法通过硬件电路锁相倍频法来实现整周期采样，该方法的核心是锁相倍频电路的应用。键相信号经锁相电路倍频后，产生采样脉冲序列，控制采样电路的触发与关闭。该方法的优点在于同步性能好，结合并行采样/保持电路，可自动实现对各个通道振动信号的实时同步采样。但这种方法需要专用的数据采集卡，因此系统硬件成本比较高，开发周期长，且适应能力及硬件升级能力较差。 伪同步采样法充分发挥了通用数据采集卡中数据采集通道资源多的特点，将键相信号与振动信号进行同步采样，对振动信号的整周期截取则在采集后通过数据处理来实现。结合对柔性转子实验系统进行动平衡的实验结果表明：这种伪同步采样方法可有效满足转子振动信号处理对信号采样的要求。 3.振动信号的处理 在机械设备状态监测和故障诊断过程中，传感器的输出信号经采
004-振动信号的采集与预处理
004-振动信号的采集与预处理
振动信号的采集与预处理 1振动信号的采集 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。在采集振动信号时应注意以下几点： 1.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； 2.变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3.所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 1.1 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 1.2 A/D转换 A/D转换包括采样、量化和编码三个组成部分。 1.2.1采样 采样（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(n△t)（n=0,1,2,…）的过程。△t称为采样间隔，其倒数称1/△t＝f s之为采样频率。采样频率的选择必须符合采样定理要求。 1.2.2量化 由于计算机对数据位数进行了规定，采样信号x(n△t)经舍入的方法变为只有有限个有效数
字的数，这个过程称为量化。由于抽样间隔长度是固定的（对当前数据来说），当采样信号落入某一小间隔内，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。 1.2.3 编码 振动信号经过采样和量化后，量化后的数据按照一定的协议进行编码，成为处理器可以处理的数据。 采样定理解决的问题是确定合理的采样间隔△t 以及合理的采样长度T ，保障采样所得的数字信号能真实地代表原来的连续信号x(t)。 衡量采样速度高低的指标称为采样频率f s 。一般来说，采样频率f s 越高，采样点越密，所获得的数字信号越逼近原信号。为了兼顾计算机存储量和计算工作量，一般保证信号不丢失或歪曲原信号信息就可以满足实际需要了。这个基本要求就是所谓的采样定理，是由Shannon 提出的，也称为Shannon 采样定理。 Shannon 采样定理规定了带限信号不丢失信息的最低采样频率为： 2s m f f ≥或2s m ωω≥ 式中f m 为原信号中最高频率成分的频率。 采集的数据量大小N 为： T N t =? 因此，当采样长度一定时，采样频率越高，采集的数据量就越大。 使用采样频率时有几个问题需要注意。 一， 正确估计原信号中最高频率成分的频率，对于采用电涡流传感器测振的系统来说，一
MATLAB在机械振动信号中的应用
MATLAB在机械振动信号中的应用 申振 （山东理工大学交通与车辆工程学院） 摘要：综述了现代信号分析处理理论、方法如时域分析（包括时域参数识别、相关分析等）、频域分析（包括傅立叶变换、功率谱分解等），并结合MATLAB中的相关函数来对所拟合的振动信号进行时域分析和频域分析，并对绘出的频谱图进行说明。 关键词：时域分析频域分析MATLAB 信号是信息的载体，采用合适的信号分析处理方法以获取隐藏于传感观测信号中的重要信息(包括时域与频域信息等)，对于许多工程应用领域均具有重要意义。对获取振动噪声信号的分析处理，是进行状态监测、故障诊断、质量检查、源识别、机器产品的动态性能测试与优化设计等工作的重要环节，它可以预先发现机械部件的磨损和缺陷等故障，从而可以提高产品的质量，降低维护费用。随着测试技术的迅速发展，各种信号分析方法也随之涌现，并广泛应用在各个领域[1]。 时域描述简单直观，只能反映信号的幅值随时间的变化，而不能明确的揭示信号随时间的变化关系。为了研究信号的频率组成和各频率成分的幅值大小、相位关系，应对信号进行频谱分析，即把时域信号通过适当的数学方法处理变成频率f（或角频率 ）为独立变量，相应的幅值或相位为因变量的频域描述。频域分析法将时域分析法中的微分或差分方程转换为代数方程，有利于问题的分析[2]。 MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示
有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面良好的操作环境。随着其自身版本的不断提高，MATLAB 的功能越来越强大，应用范围也越来越广，如广泛应用于信号处理、数字图像处理、仿真、自动化控制、小波分析及神经网络等领域[3]。 本文主要运用了MATLAB R2014a 对机械振动信号进行分析。分析过程包括时域分析和频域分析两大部分，时域分析的指标包括随机信号的均值、方差以及均方值。频域分析的性能指标包括对功率谱分析、倒频谱分析。在进行上述分析之前先要对振动信号进行拟合。机械振动分为确定性振动和随机振动，确定性振动又分为周期振动和非周期振动，周期振动又进一步分为简谐振动和复杂的周期振动。所以可以根据上述的分类来拟合振动信号[2]。在设计信号的处理程序时，运用MATLAB 中的相关函数来对所拟合的振动信号进行时域分析和频域分析，并对绘出的频谱图进行说明。 1 时域分析 1.1 均值 对于一个各态历经随机随机信号()x t ，其均值x μ为 1lim ()T x T x t dt T μ→∞=? （1） 式中 ()x t ——样本函数； T ——观测时间； x μ——常值分量。 1.2 方差 2 x σ是描述随机信号的波动分量，定义为 2 201lim [()]T x x T x t dt T σμ→∞=-? （1） 它表示信号()x t 偏离其均值x μ平方的均值，方差的正平方根x σ称为标准差。
王济-matlab在振动信号处理中的应用代码
程序4-1 %最小二乘法消除多项式趋势项%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear % 清除存中所有变量和函数 clc % 清除工作窗口中所显示的容close all hidden % 关闭所有隐藏的窗口%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %提示用键盘输入输入数据文件名 fni=input('消除多项式趋势项-输入数据文件名:','s'); %以只读方式打开数据文件 fid=fopen(fni,'r'); sf = fscanf(fid,'%f',1); %读入采样频率值 m = fscanf(fid,'%d',1); %读入拟合多项式阶数 fno = fscanf(fid,'%s',1);%读入输出数据文件名 x = fscanf(fid,'%f',inf);%读入时程数据存成列向量 %关闭数据文件 status=fclose(fid); %取信号数据长度 n=length(x); %建立离散时间列向量 t=(0:1/sf:(n-1)/sf)'; %计算趋势项的多项式待定系数向量a a=polyfit(t,x,m); %用x减去多项式系数a生成的趋势项 y=x-polyval(a,t); %将分成2行1列的图形窗口的第1列设为当前绘图区域subplot(2,1,1); %绘制x对于t的时程曲线图形 plot(t,x); %在图幅上添加坐标网格 grid on; %将分成2行1列的图形窗口的第2列设为当前绘图区域subplot(2,1,2); %绘制y对于t的时程曲线图形 plot(t,y); %在图幅上添加坐标网格 grid on; %以写的方式打开文件或建立一个新文件 fid=fopen(fno,'w'); %进行n次循环将计算结果写到输出数据文件中 for k=1:n %每行输出两个实型数据，t为时间，y为消除趋势项后的结果fprintf(fid,'%f %f\n',t(k),y(k)); %循环体结束语句
第9章 振动信号的处理和分析(22页)
第9章振动信号的处理和分析 飞行器的振动现象，表现为结构振动量的时间和空间的函数。人们希望通过对飞行器结构振动信号的测量和分析，来了解飞行器结构本身的物理特性，建立适宜的数学模型，从而预测飞行器在工作条件或所处环境中的运行行为及其对结构的强度、刚度，以及运行安全乃至相关人员的舒适性的影响。简言之，飞行器结构的振动特性是通过振动信号的测量、处理和分析确定的。在确定结构动特性时，数据采集应归于测量，而出于分析的需要，将信号进行数据离散（变换）、截断（加窗）、滤波等则可狭义地归为处理。传统地看法将变换视为分析，其实这也是一种处理。但广义地说，处理也是一种分析手段。因此，本章内容在阐述时并不严格地区分哪些是处理，哪些是分析，而是把处于处理和分析的每一个环节都作为一种方法来阐述。 §9.1 振动信号的分类 不同类型的信号将有不同的分析方法和选定不同的分析参数，按照信号本身的特性，最基本的分类可概括为稳态信号和非稳态信号两类，如图9.1.1所示。 图 9.1.1 振动信号的类型 稳态信号是其统计特性不随时间而变化的信号，它可以分为稳态确定性信号和稳态随机信号。其中稳态随机信号可认为是一种其平均特性不随时间变化，因而可以用任意一条样本记录来决定的随机信号。这也是所谓稳态的一般含义，无论对于确定性信号或是对于随机性信号皆是如此。但对于随机信号来说，稳态不是理解为从不同的记录样本所得到的结果都必须完全一样，而只意味着它们是等价的。 稳态确定性信号对于任意稳定的时刻，其信号值是可以预知的。而对于稳态随机信号，只能确知其统计特性，如平均值、方差等。 非稳态信号可粗略地分为连续性非稳态信号和瞬态信号，语言信号是典型的连续性非稳态信号。两者最基本的区别是，瞬态信号可以作整体处理，而连续非稳态信号一般可分成若干短时信号段来处理，每一段常常可以看成是拟稳态的。
基于LabVIEW的陀螺仪振动信号采集与分析
基于LabVIEW 的陀螺仪振动信号采集与分析 窦修朋，尤传富，欧阳国鑫 （长春工业大学电气与电子工程学院，吉林长春130012） 摘 要：针对陀螺马达振动信号的微弱性，通过数据采集卡检测到的信号要进行大量复杂的线形系统分析，要求数 据准确，根据虚拟仪器设计思想在PC 下利用图形化编辑语言LabVIEW 对陀螺马达的振动信号进行过采样数据采集、波形显示、时域分析、数字滤波、数据存储、频域分析，从而实现对振动信号的多通道信号采集和实时分析。系统逻辑图形清晰，可以有效的防止波形失真，误差小，起到了很好的故障诊断分析作用，在工程应用中实用性强。 关键词：LabVIEW 系统；虚拟仪器；过采样；时域分析；频域分析中图分类号：TP311.52；TP274+.2 文献标识码：A 文章编号：1674-5124（2009）02-0064-03 Acquisition and analysis of gyroscopic vibration signal based on LabVIEW DOU Xiu-peng ，YOU Chuan-fu ，OUYANG Guo-xin （School of Electric and Electricity Engineering ，Changchun University of Technology ，Changchun 130012，China ）Abstract:According to the weakness of the vibration signal of gyroscope motors ，a large number of complex linear system analyses needed to process the signal detected by data acquisition card ，and the data must be precise ，those of the gyroscope motor vibration signal such as data acquisition ，waveform display ，time domain analysis ，digital filtering ，data storage and frequency -domain and so on were analyzed according to the virtual instrument design with graphical progamming software LabVIEW on PC to realize the multi -channel signal acquisition and real -time analysis of the vibration signal.The logic diagrams of this system are clear ，the waveform distortion can be effectively prevented ，and the error can be reduced.Thus ，this system can play a very important role in the fault diagnosis and has very practical impacts on engineering. Key words:LabVIEW ；Virtual instrument ；Over-sampling ；Time-domain analysis ；Frequency domain analysis 收稿日期：2008-09-05；收到修改稿日期：2008-11-30作者简介：窦修朋（1982-），男，河北沧州市人，硕士研究生， 专业方向为信号分析及处理。 1引言 随着科学的不断发展，人们对惯性导航系统的 陀螺仪要求越来越高。 陀螺马达是陀螺仪的心脏，要使陀螺定向精度高，必须保证陀螺马达在工作过程中正常工作，尽量减少无规则振动和噪声。转子要保持高度的动态平衡，除此之外，马达轴承在高速旋转时也产生振动信号，转子高速旋转引起风阻和由此引起的噪声会诱导转子转动。而信号往往淹没在机械本体几信号处理电路包含的大量噪声中[1]，这些振动和噪声都会影响陀螺罗盘的定向性能。因此，在陀螺马达的设计和安装高度中，非常需要明确振源，是由转子不平衡引起，还是轴承振动或风阻噪声引起的。 振动测试及分析系统主要用来分析陀螺转子的振动情况。引起陀螺转子振动的因素可分为质心 偏移因素和非质心偏移因素，质心偏移因素可通过 动平衡消除，而非质心偏移因素多数是由轴承（特别是滚珠轴承）引起的，无法通过动平衡消除。振动大的陀螺在系统使用中会对系统性能产生较大影 响。因此， 在陀螺总装前对陀螺马达进行振动测试和分析十分必要。 计算机和仪器的密切结合而成的虚拟仪器是目前仪器发展的一个重要方向。虚拟仪器的最突出的特点可以发挥出计算机的能力，具有强大的数值处理功能，可以根据自己的需要创造出功能强大的 仪器。在这一领域内， 使用较为广泛的计算机和开发环境的是美国NI 公司的LabVIEW 。整个系统只有输入、输出端，其他仪器功能键都在可视软件板上完成，操作简单方便[2]，并且能进行远程控制[3]。 2系统硬件设计 如图1所示，陀螺仪振动的信号由传感器接收，经信号调理、数据采集卡后传递到虚拟仪器控制面版，其主要功能如下。 第35卷第2期2009年3月中国测试 CHINA MEASUREMENT &TEST Vol.35No.2Mar.2009
平稳和非平稳振动信号的处理方法综述
平稳和非平稳振动信号的处理方法 周景成 （东华大学机械工程学院，上海 201620） 摘要：本文主要综述了当前对于平稳和非平稳振动信号的处理方法及其优缺点，同时列举了目前振动信号处理的研究热点和方向。 关键词：稳态非稳态振动信号处理；方法；优缺点。 1．稳态与非稳态振动信号的界定 稳态振动信号是指频率、幅值和相位不变的动态信号，频率、幅值和相位做周期性变化的信号称为准稳态信号，而对于频率、幅值和相位做随机变化的信号则称为非稳态信号。 2. 稳态或准稳态振动信号的主要处理方法及其优势与局限 对于稳态振动信号，主要的分析方法有离散频谱分析和校正理论、细化选带频谱分析和高阶谱分析。对于准稳态信号主要采用的是解调分析。对于非稳态振动信号主要采用加Hanning窗转速跟踪分析、短时傅里叶变换、Wigner-Ville 分布和小波变换等。对于任一种信号处理方法都有其优势和劣势，没有完美的，具体在工程实际中采用哪一种分析方法得看具体的工程情况而定，不能一概而论。 2. 1 离散频谱分析与校正 离散频谱分析是处理稳态振动信号的常用方法，离散频谱分析实现了信号从时域到频域分析的转变。FFT成为数字信号分析的基础，广泛应用于工程技术领域。通过离散傅里叶变换将振动信号从时域变换到频域上将会获得信号更多的信息。对于这一方法，提高信号处理的速度和精度是当下两个主要的研究方向。由于计算机只能对有限多个样本进行运算，FFT 和谱分析也只能在有限区间内进行，这就不可避免地存在由于时域截断产生的能量泄漏，离散频谱的幅值、相位和频率都可能产生较大的误差，所以提高精度成为近一段时间主要的研究方向。上世纪70年代中期，有关学者开始致力于离散频谱校正方法的研究。目前国内外有四种对幅值谱或功率谱进行校正的方法：(1)比值校正法(内插法)；(2)能量重心校正法；(3)FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法；(4)相位差法。四种校正方法的原理和特点见表1[1]. 从理论上分析，在不含噪声的情况下，比值法和相位差法是精确的校正法，而能量重心法和FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法是精度很高的近似方法。随着频谱校正技术的发展和不断完善，越来越广泛地被应用于分析各种实际问题和各类动态信号分析系统中，根据应用对象特点的不同，采用不同的校正方法。一般在只需要较高幅值精度时，多采用方法简便的三点卷积幅值法；需要精确的频率和相位采用比值法；在噪声较大时，采用相位差校正法或FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法。 2. 2 细化选带频谱分析 振动信号中, 对密集型频谱的分析采用细化选带频谱分析方法, 该方法有 多种, 如复调制细化、相位补偿细化、Chirp- Z 变换、最大熵谱分析等, 其中
振动信号处理仪器的主要分类
振动信号处理仪器的主要分类 传感器检测到的振动信号是时域信号，它只能给出振动强度的概念，只有经过频谱分析后，才可以估计其振动的根源和干扰，并用于故障诊断和分析。振动信号处理仪器主要有测振仪、频谱分析仪、传递函数分析仪和综合分析仪。 1. 测振仪 测振仪是用来直接显示位移、速度、加速度等振动量的峰值、峰峰值、平均值或方均根值的仪器。它主要由积分、微分电路、放大器、电压检波器和表头组成。 一般意义上的测振仪只能使人们获得振动的总强度而无法获得振动的其他方面信息，但祺迈KM生产的测振仪VIB05却可以除了基础的振动检测，还可以进行轴承状态的检测与红外测温，兼具了测振仪、轴承检测仪与测温仪于一体，是一款多功能型的振动和轴承状态检测仪。 2. 频谱分析仪 频谱分析仪是把振动信号的时间历程转换为频域描述的一种仪器。要分析产生振动的原因，研究振动对人类和其他结构的影响及研究结构的动态特性等，都要进行频谱分析。频谱分析仪的种类很多，之前有接触过VIB07多功能型机械状态分析仪，在中石油网上也看到过推荐的文章，功能比较多，一些小功能如听诊、测温也都很实用。
3. 频率特性与传递函数分析仪 由频率特性分析仪或传递函数分析仪为核心组成的测试系统，通常都采用稳态正弦激振法来测定机械结构的频率响应或机械阻抗等数据。 4. 数字信号处理系统 近年来，由于微电子技术和信号处理技术的迅速发展、快速傅里叶变换(FFT)算法的推广，在工程测试中，数字信号处理方法得到越来越广泛的应用，出现了各种各样的信号分析和数据处理仪器。这种具有高速控制环节和运算环节的实时数字信号处理系统和信号处理器，具有多种功能，因此又称为综合振动分析仪。如KMbalacner II是一款全功能、高效能的双通道的FFT振动分析及现场动平衡仪。它可以应用在众多行业的设备状态监测领域，如造纸业，石化，发电厂，机械制造等。KMbalancerⅡ可以采集各种现场数据，如振动值，轴承状态，频谱图和时域波形等，并可以通过KMVS Pro数据采集分析软件进一步整合分析设备故障。
滚动轴承的振动信号特征分析报告
南昌航空大学实验报告 课程名称：数字信号处理 实验名称：滚动轴承的振动信号特征分析实验时间： 2013年5月14日 班级： 100421 学号： 10042134 姓名：吴涌涛 成绩：
滚动轴承的振动信号特征分析 一、实验目的 利用《数字信号处理》课程中学习的序列运算、周期信号知识、DFT 知识，对给定的正常轴承数据、内圈故障轴承数据、外圈故障轴承数据、滚珠故障轴承数据进行时域特征或频域特征提取和分析，找出能区分四种状态（滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚珠故障和正常状态）的特征。 二、实验原理 振动机理分析：机械在运动时，由于旋转件的不平衡、负载的不均匀、结构刚度的各向异性、间隙、润滑不良、支撑松动等因素，总是伴随着各种振动。 振动的幅值、频率和相位是振动的三个基本参数，称为振动三要素。 幅值：幅值是振动强度的标志，它可以用峰值、有效值、平均值等方法来表示。 频率：不同的频率成分反映系统内不同的振源。通过频谱分析可以确定主要频率成分及其幅值大小，从而寻找振源，采取相应的措施。 相位：振动信号的相位信息十分重要，如利用相位关系确定共振点、测量振型、旋转件动平衡、有源振动控制、降噪等。对于复杂振动的波形分析，各谐波的相位关系是不可缺少的。 在振动测量时，应合理选择测量参数，如振动位移是研究强度和变形的重要依据；振动加速度与作用力或载荷成正比，是研究动力强度和疲劳的重要依据；振动速度决定了噪声的高低，人对机械振动的敏感程度在很大频率范围内是由速度决定的。速度又与能量和功率有关，并决定动量的大小。 提取振动信号的幅域、时域、频域、时频域特征，根据特征进行故
障有无、故障类型和故障程度三个层次的判断。 三、 实验内容 Step1、使用importdata （）函数导入振动数据。 Step2、把大量数据分割成周期为单元的数据，分割方法为： 设振动信号为{x k }(k =1,2,3,…,n )采样频率为f s ，传动轴的转动速率为V r 。 采样间隔为： 1 s t f ?= （1） 旋转频率为： 60 r r V f = （2） 传动轴的转动周期为： 1 r T f = （3） 由式（1）和（3）可推出振动信号一个周期内采样点数N ： 1 1s r r s f f T N t f f = ==? （4） 由式（2）可得到传动轴的转动基频f r =29.95Hz ，再由式（3）可得到一个周期内采样点数N=400.67，取N =400。 Step3、提取振动信号的特征，分析方法包括： 1、时域统计分析指标（波形指标(Shape Factor)、峰值指标(Crest Factor)、脉冲指标(Impulse Factor)、裕度指标(Clearance Factor)、峭度指标(KurtosisValue) ）等，相关计算公式如下： （1）波形指标： P f X WK X = (5) 其中，P X 为峰值，X 为均值。p X 计算公式如下：
一种振动信号的采集与处理系统
https://www.wendangku.net/doc/7b18063417.html, 一种振动信号的采集与处理系统 苏畅，李书新，付兴武 辽宁工程技术大学，辽宁阜新 123000 E-mail：susan2008cn@https://www.wendangku.net/doc/7b18063417.html, 摘要：本文用V/F转换器实现模/数转换。将AT89C51单片机同PC机相结合，由单片机完成数据采集通过串口在PC机上由VB完成信号的处理和显示。该系统结构简单，在振动信号的采集处理中经济实用。 关键词：V/F转换器；LM331；串口；信号采集 1 引言 机械故障诊断与检测中，经常要涉及到振动信号的采集处理。采集的方式有多种，本文应用V/F转换、单片机及PC机组成检测系统，该系统简单、经济、实用、方便。 来自目标系统的振动信号，通过压电传感器转换成模拟的电信号，在通过电荷放大器放大，低通滤波器滤波，经LM331将模拟的电压信号转换成频率信号由单片机对该频率脉冲进行计数，并通过PC机串口传送到PC机中，由PC机对信号进行处理并分析显示出来。 被测系统振动信号 传感器 滤波器 V/F转换器 单片机系统 RS-232 PC机 图 1 系统框图 2 振动信号采集 信号采集由AT89C51单片机为核心，通过计数器对V/F转换器传入的脉冲进行计数来确定频率范围，得到采样值并通过RS-232传到PC机中。 2.1 V/F转换的特点 用V/F（电压/频率）转换器来代替昂贵的A/D（模/数）转换器，实现高精度的转换，在越来越趋于简单实用的现代化检测设备中得到了广泛重视。与A/D转换器比较，V/F转换器使用灵活，占用微机资源少，接口简单，投资小。 LM331是美国国家半导体公司生产的一种高性能低价格的单片集成V/F转换器。该器件在量程范围内具有0.01%~0.003%的高线性度，0~100kHz的频率输出范围，4~40V的直流工作电源电压区间，宽的动态范围，以及输出频率不受电源电压变化等诸多优点。与此同时，由于其内部使用了温度补偿能隙电路，在整个工作温度范围内，以及到0.4V电源电压时都有极高的精度。精准定时电路具有低的偏置电流，100kHz电压/频率转换所需要的高速相应
振动信号处理技术的分类与应用
振动信号处理技术的分类与应用 发表时间：2017-03-15T15:28:41.433Z 来源：《科技中国》2016年12期作者：吴钰峰 [导读] 作为信息的载体，如果要在振动信号中提取出特征信息，就需要采取合理的振动信号处理方式。成都列五中学四川成都 610066 摘要：作为信息的载体，如果要在振动信号中提取出特征信息，就需要采取合理的振动信号处理方式，在状态监测、质量评价、参数检测、故障诊断上获取到有效的信息，本文主要针对机械故障诊断的研究现状与常见类型进行分析。 关键词：振动信号处理技术；分类；应用 随着现阶段科学技术的不断发展，机械自动化的水平也在不断加强，功能越来越完善，因此也就对设备维修技术也提出了更高的要求。在机械的使用过程中，要做好在线监测和故障分析方面，以保证企业的安全生产。良好的机械状况也会促进生产，提高企业的经济利益，因此保证优良的机械状况是稳定生产的前提。在生产过程中发现，大多数的机械故障都是在振动以后发生的，可以看出振动对于机械的损害是很严重的，因此如何在机械发生振动时及时的发现并采取行为是我们应该考虑的问题，现阶段也加强了振动信号处理技术的研究。 一、机械故障诊断的研究现状 早在上世纪60年代，关于机械故障的理论知识就已经产生，并开始对机械故障进行研究，到了70年代，国外的一些大型的机械设备厂在机械故障的诊断上取得了一定的成绩，这些方面的努力大大降低了机械的故障率，提高了生产效率。我国的机械故障诊断技术较之国外发达国家开始的较晚，发展至今大致经历了三个阶段，一是在上世纪80年代以前，机械故障的诊断依靠的是仪表器上的指针，技术人员通过指针上的数据判断机械是否正常运行，是否出现故障。二是到了90年代我们将国外先进的监控仪器引进国内，通过监控设备来分析机械是否有故障，机械故障的排除进入了半自动化。三是到了21世纪以后，故障诊断技术在我国引进并推广起来，它采用先进的故障排除手段，大大的提高了机械故障的排查能力，降低了机械出现大型故障的概率。 二、振动信号的处理方法 1、时域分析方法 时域分析方法是利用的最广泛的一种方法，其操作过程比较简单，就是在机械长期使用的过程中，根据机械本身的信号随时间的变动而产生的变动曲线来反应机械的运行情况，从而得出机械自身的一系列数据信息，是否在良好的运行范围内，如果结果出现偏差，要及时的对机械进行检查，以免出现大的故障。在进行数据分析师一般采用相关分析法和特征值分析法，相关分析就是对于随机抽取的数据进行相关的线性分析，以考察机械的性能。特征值分析就是对于信号中的特征值，例如平均值、有效值、最高值、方差等数据进行分析，以反应信号的总体特征。 2、频域分析法 频域分析法也是经常用到的一种方法，它是利用振动信号本身的频率特征反应机械设备的情况。振动频率是振动信号本身客观存在的，是振动信号的本质特征，因此更容易反应机械设备的故障情况。在对机械的频域进行分析时，一般采用频谱分析法和倒谱分析法，频谱分析方法要以时域分析为基础，将机械振动信号从时域转变为频域，从而得到振动信号的频谱，再利用相应的技术对频谱进行分析，看其是否在正常的范围内，若没有就要及时的做出调整。倒谱分析法应用在振动信号的成分比较复杂，没有一定的规律性，不容易得到相应的特征值的信号处理中，利用倒谱分析方法可以将不容易识别的信息区分出来，轻松地掌握机械的情况。 3、时频分析法 时频分析法分析的只是机械信号的某个特征，不能反映信号的全部信息，因此应用时频分析法时一般是对机械情况有了一个大致的了解，需要排查某些细节。时域分析法解决了频域分析法中不能了解信号瞬间发现变化的不足，对于非线性的非稳定信号也能很好的把握。时频分析法中采用的是小波变换的方法，这是新提出的一种解决非线性信号的一种方法，其使用效果很好，因为在前面叙述的方法中一般针对的是线性的稳定信号，对于非线性的非稳定信号处理束手无措，小波变换的时频分析法正好弥补了这一空白，所以一经提出就得到广泛的推广和应用。它还具有运算简单、准确、幅值不偏移等优点，但是它推出的时间较短，因此还需要补充和完善，以更好的为机械振动信号处理服务。 三、结语 总之，随着全社会机械化程度的发展，机械在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，它方便了我们的生活，将人类从繁重的劳动中解放出来，但是机械容易发生故障，这一问题制约着机械的发展。我们在平时的使用中要做好机械故障的诊断工作，运用先进的信号处理技术，运用专门的方法，将可能会发生故障的机械排查出来，做好早诊断、早预防，避免我们遭受更大的损失。 参考文献： [1] 林京. 基于最大似然估计的小波阈值消噪技术及信号特征提取[J]. 仪器仪表学报. 2005(09) [2] 赵立业,王寿荣. 基于自适应小波阈值的硅微陀螺信号处理方法[J]. 微计算机信息. 2009(35) [3] 唐进元,陈维涛,陈思雨,周炜. 一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用[J]. 振动与冲击. 2009(07) [4] 吕振肃,马文. 自适应小波阈值算法在心电信号去噪中的应用[J]. 数据采集与处理. 2009(03)
振动测试数据处理方法的应用分析
振动测试数据处理方法的应用分析 【摘要】采用电测法对产品进行振动的加速度测量，通过FFT方法进行时域—频域的转换，运用加速度与位移之间积分的关系，将加速度值转换为位移值，试验证明该方法行之有效。 【关键词】振动测量；FFT；位移转换 0.绪论 根据要求需对产品进行整机振动测量，准确掌握改产品的振动状态和振动特征。本文详细阐述了振动测试及信号分析技术，介绍了一种用加速度传感器测量振动位移信号的方法。即采用FFT方法进行加速度与位移相互转换的方法，将加速度谱转换成位移谱，以达到对位移的测量。 1.振动测试系统基本结构与组成 机械振动参数可以用电测法、机械法、光学法等进行振动测量。目前电测法应用广泛，电测法是将工程振动的参量转换为电信号，经电子线路放大后显示和记录。它与机械式和光学式的测量方法比较，有以下几方面的优点： （1）具有较宽的频带。 （2）具有较高的灵敏度和分辨率。 （3）具有较大的动态范围。 （4）振动传感器可以做得很小，以减小传感器对试验对象的附加影响，还可以做成非接触式的测量系统。 （5）可以根据被测参量的不同来选择不同的振动传感器。 不同测量方法的物理性质虽然各不相同，但是组成的测量系统基本相同，它们都包含传感器、测量放大电路和显示记录三个环节。电测法测量系统图见图1所示。 机械振动参数的测量，是对运行状态下的机械振动进行测量和分析，以期获得振动体的振动强度——振级和有关信息。因为振动体上某一点的振动可以用振动位移、速度或加速度对时间的历程来描述，而且三者之间存在着简单的微分和积分的关系，因此，只要测得其中的一个，就可以通过未分、积分电路获得另外两个参数。 2.振动测试系统组成
振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB实现
本科生毕业论文 振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB实现 作者姓名 学院：机电工程学院 专业： 班级： 学号： 指导教师： 职称（或学位）： 2016年5月1
原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文（设计），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学生签名：年月日 指导声明 本人指导的同学的毕业论文（设计）题目大小、难度适当，且符合该同学所学专业的培养目标的要求。本人在指导过程中，通过网上文献搜索及文献比对等方式，对其毕业论文（设计）内容进行了检查，未发现抄袭现象，特此声明。 指导教师签名：年月日
目录 1 绪论 (1) 2 振动信号预处理算法分析 (1) 2.1 算术平均值法 (2) 2.2 加权平均值法 (2) 2.3 中值法 (3) 2.4 滑动平均值法 (3) 2.5 五点三次平滑法 (4) 2.6 模糊控制算法 (6) 3 基于MATLAB的振动信号平滑处理 (6) 3.1 MATLAB简介 (6) 3.2 算例 (6) 3.3 计算代码 (7) 3.4 算法机理 (8) 4 结果分析 (9) 5 总结 (10) 致谢： (11) 参考文献： (11)
振动信号预处理方法-平滑处理及其MATLAB 实现 作者姓名（宋体四号，居中） （机电工程学院指导教师：XXX）(楷体五号，居中) 摘要：进行振动信号测试时往往由于外界干扰的存在，使得测量信号不光滑，质量差，严重时后续分析难以展开，可见振动信号预处理是必要的步骤。本文对振动信号预处理算法进行详细分析，讨论若干种平滑处理算法，并以五点三次平滑法与滑动平均值法为例，具体讨论了平滑处理的流程。结果表明结果表明五点滑动平均法与五点三次平滑法两种算法都简单明了，可以以很小的计算量实现良好预处理效果，提高振动信号质量。两种算法都是有效的预处理方法，借助于MATLAB软件平台实现简便，因此有很强的实用价值。 关键词：振动信号；平滑处理；平均值；MATLAB Vibration signal preprocessing methods - smoothing processing by MATLAB Name of author College of Mechanical and Electrical Engineering, Advisor: XXX Abstract:When the vibration signal is tested, the measurement signal is not smooth and low quality because of outside interference. If the situation is serious, it is difficult to carry out subsequent analysis, so vibration signal preprocessing step is necessary.This paper will dicuss the vibration signal preprocessing algorithm by the smoothing algorithms and five cubic smoothing the sliding average method. The result show that the two algorithms of five-point moving average and three fiver-point smoothing are both simple ,achieve good pretreatment effect with small amout of computation, imrove the quality of vibration signal. Both algorithms are effective pretreatment methods by using MATLAB software platform, which has a strong practical value. Keywords: Vibration signal; smoothing; mean; MATLAB