（微电子学与固体电子学专业论文）基于tms320c6416的动态信号分析模块设计.pdf

摘要 捅要 动态信号分析是现代机械系统、控制系统、电力系统等多领域的一种快速测 试分析方法，它在设定的时间范围内，对被测信号采样、变换、数据处理，通过 实时获取系统的动态参数，并利用d s p 对参数进行实时处理，然后将处理结果以 波形等形式显示出来，从而可以直观的反映系统的运行状态，方便故障的诊断处 理。 本文在分析国内外动态分析仪器发展现状的基础上，结合项目研发任务的要 求，采用“a d + f p g a + d s p 的系统方案，实现动态分析模块的硬件设计和软件 设计。 针对系统方案，采用最高采样频率为1 0 0 h z 的a d 9 4 4 6 进行采样，可实现对 数据高速采集数据采集；采用s p a r t a n 3 ef p g a ，其内部的b l o c kr a m 及 d i s t r i b u t er a m 可以配置为大小不同的各种类型的存储器，可以实现对采集数据的 缓冲、传输控制以及平均等预处理；采用主频高达1 g h z t m s 3 2 0 c 6 4 1 6d s p 可实 现离散傅立叶变换、功率谱分析、相关函数、数字滤波算法的高速运算及容量达 2 5 6 m b 的数据存储。 针对动态信号分析模块，采用t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 设计并实现了其硬件平台。实 现了f p g a 的f i f o 与d s p 的无缝连接。为了正确判断系统d s p 部分功能工作是 否正常，设计一种用a v r 单片机模拟f p g a 的f i f o 调试方式，完成a v r 单片 机通过e m i f 口与d s p 进行握手的软硬件设计。 针对动态信号分析模块，实现了m 、功率谱分析、相关分析及数字滤波软件 模块。采用平均周期加窗算法实现了功率谱分析、相关分析；利用c c s 和m a t l a b 的无缝接口实现了f i r 滤波器的设计。利用m a t l a b 的强大仿真功能对上述算 法对具体信号的运算结果进行验证，结果表明，算法满足系统的要求。 关键词：动态信号分析t m s 3 2 0 c 6 4 1 6c c sm a t l a b a b s t r a c t a b s t r a c t d y n a m i cs i g n a la n a l y s i si saq u i c kt e s ta n a l y t i c a lm e t h o di nm a n yf i e l d ss u c ha s m o d e mm e c h a n i c a ls y s t e m ，c o n t r o ls y s t e m ，p o w e rs y s t e me t c w i t h i nt h er a n g eo fs e t t i m e ，i ts a m p l e sa n dt r a n s f e r st h et e s t e ds i g n a l s b yt h ed y n a m i cp a r a m e t e r sw h i c ha r e a c q u i r e do nr e a l - t i m ea n dt h eu s eo fd s p f o rr e a l t i m ep r o c e s s i n go fp a r a m e t e r s ，t h e p r o c e s s i n gr e s u l t sw i l lb es h o w ni nt h ef o r mo fw a v e f o r ma n da l i k e t h e r e b yi tc a l l h o l dt h em i r r o ru pt or u n n i n gs t a t eo fs y s t e m ，a n dm a k ed i a g n o s i so ft h ee r r o r se a s i l y d i r e c t i n ga tt h ea p p l i c a t i o n sm e n t i o n e da b o v e ，t h ep r e s e n tp a p e ra n a l y z e st h e d e v e l o p m e n ta n dp r e s e n ts t a t u so fd y n a m i ca n a l y s i si n s t r u m e n ta th o m ea n da b r o a d ， p u t s f o r w a r das y s t e mp r o j e c tb a s e do na d + f p g a + d s p si n t e g r a t i n gw i t ht h e r e q u i r e m e n t so f t h ep r o j e c t ，a n dr e a l i z e st h eh a r d w a r ea n ds o f h v a r ed e s i g n a i m i n ga tt h es y s t e mp r o j e c t ，t h ep a p e rd e s i g nt h eh i g l l - s p e e dd a t aa c q u i s i t i o n s y s t e mw i t ha d 9 4 4 6 ，w h o s em a x i m u ms a m p l i n gf r e q u e n c ei s10 0 m i ta l s or e a l i z e s p r e t r e a t m e n ta n db u f f e r i n go fd a t aw i t hs p a r t a n 一3 ef p g a ，w h o s eb l o c kr a ma n d d i s t r i b u t er a mc a nb eu s e dt of i f o ，d u a l - p o r tr a me r e t h et m s 3 2 0 c 6 4 16d s p r e a l i z e sd a t ap r o c e s s i n g ，s u c ha sd f t , p o w e rs p e c t r u ma n a l y s i s ，c o r r e l a t i o na n a l y s i s a n df i rf i l t e ra th i g hs p e e d a c c o r d i n gt o t h ed y n a m i cs i g n a la n a l y s i sm o d u l e ，i td e s i g n st h eh a r d w a r e p l a t f o r m w i t ht m s 3 2 0 c 6 4 1 6 i m p l e m e n t st h ec o n n e c t i o nw i t hd s pa n df i f o m e a n w h i l e ，i tr e a l i z e sad e b u g g i n gm e t h o dt h a ts i m u l a t e sf i f ow i t ha v r m i c r o c o n t r o l l e r , h a n d s h a k i n gw i t hd s pb ye m i f i nv i e wo fd y n a m i cs i g n a la n a l y s i sm o d u l e ，i ti m p l e m e n t sd y n a m i cs i g n a l a n a l y s i sa l g o r i t h mo nd s p , s u c ha sd f t , p o w e rs p e c t r u ma n a l y s i s ，c o r r e l a t i o na n a l y s i s a n df i rf i l t e r a tt h es a m et i m e ，i tv e r i f i e so p e r a t i o nr e s u l t so fd i f f e r e n ts i g n a lw i t h m a t l a b t h et e s tr e s u l ti n d i c a t e st h ea l g o r i t h ms a t i s f i e st h er e q u i r e m e n to ft h e s y s t e m k e y w o r d ：d y n a m i cs i g n a la n a l y s i s t m s 3 2 0 c 6 4 1 6c c sm a t l a b 西安电子科技大学 学位论文独创性( 或创新性) 声明 秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名：日期型丘：21 坠 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 ( 保密的论文在解密后遵守此规定) 本学位论文属于保密，在一年解密后适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 日期2 1 竺呈：堕 日期挫挈：! ：! 苎 第一章绪论 第一章绪论 1 1 动态信号分析的研究意义 随着设备的不断完善化、复杂化和自动化，一方面极大的促进了生产力的发 展，主要表现在提高了生产效率和改善了工人的劳动条件，同时也节约了能源和 精简了人员；另一方面也使某些与生产相关的问题变得日益严重起来，比如设备 一旦发生故障，不但会造成经济上的巨大损失，而且还会引起人身伤害甚至对社 会产生不良影响，随着生产的飞速发展和设备数量的迅速增长，这一问题造成的 后果越来越严重，影响将越来越突出。国内外就曾经发生过多起因设备故障而导 致的爆炸、断裂、倒塌、泄漏等恶性事故。这些严重的灾难性事故不但造成了巨 大的经济损失，而且导致了很大的人员伤亡和环境污染，在社会上引起了强烈的 反响。 振动是大多数机械设备，尤其是旋转机械、往复机械、轴承、齿轮等所具有 的特征。大量的事实表明：异常振动其表现为动态信号的异常变化，是机械设备 最主要的故障特征。因为异常振动会使其承载过大，磨损加剧，影响其性能和精 度，缩短使用寿命。因此，如何有效的扼制机械设备的异常振动，至今一直是国 内外设备故障研究的热点。 检测反映系统状态的信号，对故障诊断来说是至关重要的。在运转的设备中， 振动是最重要的信息来源。机械设备运转时的振动信号具有广泛性、多维性、遥 感性、实用性等特征。对机械设备来说，目前在国内外应用最普遍的方法就是利 用振动信号对设备状态进行识别，从测试手段上看，利用动态信号进行测试也最 方便、实用。 动态信号是指幅值随时间的变化而变化的各种信号。动态信号广泛存在于自 然界及工程领域之中，表现出事物在物理、化学、生物及各种工程领域中的变化 现象，是物质运动的一种表现形式。例如，机械振动产生力信号、位移信号及噪 声信号；喉部及i d 腔运动产生的语音信号；大脑、心脏运动产生触电及心电信号； 电气网络参数变化产生电磁信号等。可见信号的产生行式是多种多样的，随时间 变化的形式更是千变万化，且在随时间变化的动态规律中蕴含着其自身特征的丰 富信息。所以信号是信息的表现形式，通过对信号的分析可以认识和获取这些信 息，达到认识事物及改造事物的目的。 为了便于分析研究，人们从各种不同角度对信号进行分类： 动态信号可分为时域分析、频域分析、幅值谱分析、时一频域分析等。时域 分析又可以成为波形分析，是用信号的幅度随时间变化的图形或表达式来分析的， 可以得到任一时刻的瞬时值或信号的最大值、最小值、均值、均方根值等；也可 三 基于t m s 3 2 0 c 6 4 16 的动态信号分析模块设计 以通过信号的时域分解，研究其稳态分量与波动分析；对信号的相关分析，可以 研究信号本身或相互之间的相似程度；研究信号的幅度取值的分布状态，可以了 解信号幅度大小取值的概率及概率分布情况( 后者又称为幅值域分析) 。频域分析 主要用于分析动态信号中的各种频率成分，以及各种频率成分之间的相位差异等。 幅值谱分析则侧重于分析能量在各个频段的分配。s t f t ( 短时傅立叶变换) 作为 时一频域分析的一种，则主要应用于分析信号频谱以及时间的关系。 1 2 国内外研究现状 随着微电子技术的不断发展，微处理器芯片的集成度越来越高，己经可以在 一块芯片上同时集成c p u 、存储器、定时器计数器、并行和串行接口、甚至a d 转换器等。人们把这种超大规模集成电路芯片称作“单片微控制器 ( s i n g l ec h i p m i c r o e o n t r o l l e r ) 。单片微控制器的出现，引起了仪器仪表结构的根本性变革，以 单片微控制器为主体取代传统仪器仪表的常规电子线路，可以很容易地将计算机 技术与测量控制技术结合在一起，组成新一代的“智能化测量控制系统 【l 】。 在现场信号采集与故障诊断仪器及数据管理软件的研制方面，在国际上，以 美国为主的西方发达国家在“旋转机械在线监测与诊断技术 的综合研究方面处 于领先地位：一方面，美国的信号处理与数据分析技术发展较快，而这些处理机、 分析仪和数据采集系统是机械设备状态监测的基础和核心，是发展后续技术( 故 障诊断) 所不可分割的部分；另一方面，美国的一些专业公司，从事旋转机械的 运行及监控、机组可靠性、安全性、维修性与经济管理技术有4 0 多年的研究历史， 建立了庞大的数据库管理系统，开展了专家系统的研究，具有雄厚的数据与软件 实力。此外，国际上还有许多著名的诊断仪器公司，如丹麦的b & k ，英国的d i ， 德国的申克及日本的武田理研等，生产有多种用于设备诊断的分析仪器及软件系 统。然而国外的在线监测系统、现场诊断仪器及诊断管理软件一般价格十分昂贵， 且存在维护不便、因缺少汉化而使用不便等问题，难于在基层推广。国内虽有一 些大学及研究所推出了自己的产品，如北京振通检测技术研究所推出的9 0 2 ，b 0 3 便携式数据采集器、重庆大学测试中心的q l s a w 型振动噪声测试分析仪、大连 理工大学推出的p d m 2 0 0 0 数采分析仪及管理软件等，但随着计算机技术尤其是 微处理器及软件技术的飞速发展，上述装置及软件系统在性能指标，可靠性，软 件对不同公司数采装置的适应性等方面均存在一定的局限性。 我国从1 9 7 9 年到1 9 8 3 年，故障诊断技术从初步认识进入到初步实践阶段。 1 9 8 3 年原国家经委颁布的国营工业交通企业设备管理试行条例，有力地推动 了我国设备状态监测与故障诊断技术的开发研究工作。1 9 8 4 年7 月在北京成立中 国设备管理协会。1 9 8 5 年5 月在郑州成立中国机械设备诊断技术学会。这些组织 致力于广泛交流我国在该领域内各方面的技术成果，深入探讨设备状态监测与故 第一章绪论 障诊断在国内外的发展动向，有力地推动了这一学科的发展，使其有效地为我国 的国民经济建设服务。目前我国的设备状态监测与故障诊断技术水平同发达国家 的差距已大大缩小，在一些方面，如计算机监测与故障诊断的软件等，完全可以 满足生产实际的需要，达到同期世界先进水平。我国的故障诊断事业正在蓬勃发 展，将在我国经济建设中发挥越来越大的作用。 在机械设备测量领域，便携式振动测试分析仪凭借其轻巧方便，适用范围广， 灵活性高，测量对象多的特点成为了这个领域的主力。传统的振动测试仪，采用 了8 位或1 6 位的m c u 作为其核心，用加速度传感器或其他传感器采集振动物理 信号，通过模拟调理电路，数字调理电路将信号量化( 数字化) ，然后利用处理器 对数据进行时域或频域的分析。 此外，现场振动测试分析和故障诊断对设备的要求越来越高。有时候设备需 要在很短的时间内采集多组数据，然后对每组数据都作相应运算如f f t 等，这样 大的运算量对传统仪器来说，需要很长的时间。因此，便携式设备的实时性要求， 已经很明确的摆在了我们面前【2 】。 数据采集器是测试系统的核心部分，随着微电子技术、计算机技术、测控技 术和数字通信技术的发展，目前国内外数据采集器技术与初期相比较有了很大发 展。从近年来国内外有关公司展示的新产品可以看出：主要的变化可概括为功能 多样化、体积微小化和使用方便化三个方面，其表现为以下几点： ( 1 ) 既是一台数据采集器，又是一台功能较全的机器状态分析仪。它不仅有常 用的时域波形和f f t 分析，而且还可以做倒谱、细化、包络谱、时频域平均等。 有些采集器，如美国e n t e k 公司的i r d ，p a s t t r a l k 型，还具有用户定义的 六段频率分析、利用三维瀑布图作开停车分析和利用波德图作动态特性分析等特 殊功能。 ( 2 ) 储存量大，从低频到高频测量频率范围宽，能适应机器从低速到高速的各 种监测需要。可利用振动传感器和过程传感器输入多种物理量，如振动加速度、 位移、相位、转速、温度、压力和流量等，形成多参数监测系统。 ( 3 ) 数据采集器配套的软件，是以通用窗口软件为基础，功能较强。一套软件 可同时支持数种不同型号、不同档次的数据采集器。软件分成几个档次的模块， 包括基本频谱分析的模块和专用模块。后者基本是一个针对机器的专家系统。例 如i r d 数据采集器所配套的m o t o r m o n i t o r 软件，实际上是交流感应电机故 障诊断专家系统。 ( 4 ) 数据采集器安设l c d 大屏幕背光显示屏，并尽量减少操作键；元器件高 度集成化，并减轻仪器的重量：采用防水、防撞击的密封外壳，能适应恶劣的工 业环境；这些方面都极大地方便了用户。 3 一 一4 基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的动态信号分析模块设计 1 3 动态信号分析系统及其内容 动态信号分析的目的是各种各样的，一般说来，它可概括为两个主要方面： 其一是分析信号本身的特性及频率结构，例如分析信号的波形参数，信号中包含 的频率分量；另一方面是分析信号所依附的系统的动态特性，以了解系统在各种 信号( 包括干扰) 输入时所具有的品质，作为进一步改善系统及其设计的基础。 以前，信号分析主要通过模拟式的分析仪器进行。随着数字计算机的迅速发 展，现代信号分析，一种是以计算机为核心的专用数字式信号分析仪器，另一种 是采用通用计算机，以软件的方式来进行信号分析。尽管以上两种方式在形式上 有所差别，但信号分析的基本手段和方法是基本一致的。信号分析的系统可用图 1 1 来描述例。 二一 习i 兰岍! 习型r 习蛆 il 业iii 图1 1 信号分析的系统 一、信号分析系统的组成 1 传感器单元：它将待分析的物理量转化为电信号( 电压、电流或其他电参 数) 的形式。这些物理量通常是电量、温度、压力、位移、速度、加速度及流量 等。 2 预处理单元：一般信号在被采样之前须经预处理，如放大、滤波等。信号 采样之前的低通滤波常称为抗混淆滤波，它将信号的频带限制在一定的范围内。 3 采样保持( s i n ) 及模数转换( a d ) 单元：通过模数转换器a d 将模拟信号x ( t ) 在时间上离散化及幅值上量化成数字信号x ( n ) ，以便计算机处理。实际中模数转 换器的形式有多种，信号分析中要求选用转换速度快及转换精度比较高的器件， 例如常采用逐次逼近反馈编码原理的a d 器件。 模数转换的过程是用一定位长的二进制数表示一个信号值的过程，常称为量 化。量化过程中不可避免地会出现量化误差，量化误差反映了a d 模数转化器的 精度。为了保证模数转换过程的精度，在转换过程中，被转换的输入信号应该不 变或变化很小，其变化所引起的误差不应超过a d 器件的量化误差。对于信号变 化快而a d 器件转换速率不够高的情况，须在a d 转换器之间加一采样保持器 ( s h ) ，以起到对信号的跟踪又在转换期间保持a d 器件输入不变的作用。 4 信号分析单元：可以由d s p 或计算机完成，这是信号分析的中心环节，分 析内容随具体任务而定，取决于信号分析的目的。 5 数模转换单元d a ：d a 转换器将计算机的分析处理结果以模拟量的形式 输出，提供波形显示或其他用途。 第一章绪论 二、信号分析的主要内容 信号分析的内容很广泛，它包括对信号的时域特性及频域特性的分析，也包 括对信号所依附的各种形式的系统特性的分析，从信号分析的基本方法及手段出 发，可将信号分析的主要内容概括如下： 1 谱分析：信号分析的基本方法之一是将时域信号通过某种变换使信号的本 质表现得更清晰，例如，通过傅立叶变换以频域的形式来描述信号，比在时域内 描述具有更简明清晰的特点；更能揭示信号的本质内容。特别是快速傅立叶发明 以后，频谱分析的应用更为开阔。因此，通过傅立叶变换分析信号的频谱( 包括 幅值谱及功率谱) 来认识信号的频率结构是信号分析的重要内容。 2 相关分析：当信号被强烈的随机干扰所混杂甚至淹没时，将信号做相关分 析，利用确定性信号的规律性将其从干扰中分离出来，或者利用信号间的相关性 求取信号传输系统的特性参数和动态特性。 3 滤波处理：根据某种目的和技术指标设计系统，对信号进行加工处理使其 变成所希望的形式。例如，削弱信号中多余的内容或滤除混杂在信号中的噪声干 扰，或者通过滤波变换将信号变成一种容易分析及识别的形式。 总的来说，通过各种分析技术，将信号中所包含的内容揭示出来，以达到各 种实用的目的，这就构成动态信号分析的内容。 1 4 本文的研究内容、创新点及组织结构 本论文的研究内容来源于校企合作项目，研究的目的是为了适应现代检测技 术的需要，更好的进行机械动态信号的数据采集、存储、信号处理与显示、采样 数据上传p c 机处理等，以便实现现场检测和故障诊断，而开发新一代便携式动 态信号分析仪。该分析仪可对各种动态信号实施采集，并完成数据离散傅立叶、 功率谱、相关函数等分析和处理。 本文主要研究动态分析模块的硬件设计和及其软件设计。为此，将进行完成 下列研究内容： ( 1 ) 确定动态分析系统的实现方案。 ( 2 ) 实现动态分析模块的硬件设计。 ( 3 ) 设计离散傅立叶、功率谱分析、相关分析、数字滤波器等算法的软件模块。 论文研究结果的创新点如下： ( 1 ) 采用高性能的t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 d s p 作为系统的核心 国内的动态信号处理系统普遍没有将高性能d s p 器件作为主要数字信号运 算单元。但是微机的c p u 或中低端d s p 并不擅长于高速数字信号处理，相对高 性能d s p 器件效率低下。本论文中所设计的系统采用了t i 公司的t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 作为动态信号分析模块的数字信号处理处理芯片。其主频高达1 g h z ，工作速率 5 一 曼基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的动态信号分析模块设计 为8 0 0 0 m i p s ，并具有丰富的外设接口和存储空间，这样的设计有利于提高系统 效率和实时性。 ( 2 ) 通过e m i f 接口进行连接 国内动态信号分析系统数据传输普遍采用的接口形式是串行口和并行口，系 统内存储器的访问方式是d m a ，其传输效率较低，不能满足多通道信号实时采 集、实时处理、实时传输、实时存贮等需要。本论文所设计的系统中采用的是e m i f 接口，此接口的位宽可有多种选择，可用于与不同位宽的数据接口，增加了系统 的兼容性，通过e m i f 接口的事件触发e d m a 通道，实现数据的搬移，与d m a 方式相比，c 6 4 x d s p 提供了6 4 个增强通道，这些通道的优先级可设置、可以实 现数据传输的连接，利用e d m a ，可以实现内部存储器( l 2 s r a m ) 、片内外设以 及外部存储空间之间的数据转移，这在数据传输与处理速度上是一次很大的提高。 ( 3 ) f p g a + d s p 的架构 利用f p g a + d s p 共同完成信号实时处理，f p g a 对信号完成预处理及缓存功 能，d s p 完成其他的信号处理算法以及控制f p g a 的f i f o 的采样，将f p g a 和 d s p 的资源互补，各取所长。 ( 4 ) 利用m a t l a b 和c c s 的无缝接口 利用m a t l a b 的强大仿真功能实现多种功率谱算法的仿真，从而确定本模 块采用的算法，这样可以大大缩短软件算法的开发周期；利用m a t l a b 与c c s 的无缝接口，实现了d s p 的f i r 设计；通过对所设计软件算法处理信号的结果与 m a t l a b 的仿真结果进行对比，从而验证算法的可行性。 本文的章节安排如下： 第一章综述动态信号分析技术的发展和国内外的现状及相关技术。提出论文 的研究内容，创新点。 第二章分析动态分析系统的理论基础，包括f f t 、频谱分辨率、加窗等基本 概念，明确动态分析系统的功能，并比较当前动态信号分析的两种主要的实现方 式的优缺点。 第三章在这一章给出实时信号处理系统的框图，完成基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的 动态信号分析模块硬件设计。 第四章完成基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的动态信号分析模块硬件设计。实现f f t 算 法、f i r 滤波器、窗函数、功率谱分析、相关函数等算法。 第五章在这一部分的论文中，对整个论文进行了总体的概括和总结。并且结 合论文的不足提出了展望。 第二章动态信号分析的设计原理 第二章动态信号分析系统的设计原理 动态信号分析系统能够快速的将捕获的模拟信号数字化，然后进行分析。对 数据的分析包括对时间波形的分析和对均匀间隔( 或是1 3 倍频程，满倍频程间 隔) 的频谱的分析。此外还可以对数据执行数学函数以显示多个信号之间其差别、 比率或其他的数学计算结果。 2 1 动态信号分析的理论基础 2 1 1 频谱分析基础 频谱分析仪是在频域测量信号特征的仪器，而传统的示波器是在时域测量信 号特征的仪器。因此理解时域显示和频域显示的区别很重要【4 1 。 时域图上给出的是参量( 通常是幅度) 对时间的波形，这是我们传统的观察 信号的方法，示波器显示的就是时域波形。 频域图上给出的则是参量( 通常也是幅度) 对频率的波形。频谱分析仪将( 时 域的) 模拟输入信号转换到频域( 转换方法有多种) ，频谱分析的结果显示了频 图2 1 时域图与频域图的关系 率轴上各频率成份能量的大小。 很多信号在时域波形上都分辨不出来( 如噪声和失真成份) ，但是这些信号在 频域却非常的明显。因为频谱图显示了个频率成份沿频率轴的分布，因此可以同 时显示多个不同的信号。这也是频谱分析仪在分析复杂信号时显得如此重要的原 因，我们可以很容易的得到各信号成份的频率和幅度，通过它我们也可以跟踪信 号在长时期内的微小变化，如信号源的频率漂移。 2 1 2y 轴( 幅度) 时域上通常使用的是线性的x 轴和y 轴。在频域中，有些时候使用的是线性 的x 轴和y 轴，而大多数情况下使用的是对数形式的y 轴，因为这是将微弱信 号和大信号在一起显示的唯一方式。 7 一 墨 基于t m s 3 2 0 c 6 4 16 的动态信号分析模块设计 2 1 3x 轴( 频率) 在某些场合下，x 轴使用对数形式会更加方便。我们最熟悉的一种应用可能 是频率响应的测量，此时，x 轴和y 轴都是对数形式的。 但大多数情况都没有必要使用对数频率。事实上，在做频谱分析时，使用线 性x 轴( 频谱) 更易于区分谐波成份，因为谐波频谱都是基波频率的倍数，它们 是均匀间隔的。 当然也有部分场合x 轴使用的是其他参量。 2 1 4 f f t ( f a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ) 基础 f f t 算法用于将数字化的模拟信号( a d 转换结果) 转换到频域。在对采样 的数据进行f f t 转换时，并不是a d c 每转换一个数据，f f t 算法就执行一次， 而是在等待一组长度为n 的数据采集完成之后，再对这一整组数据进行f f t 处理。 这些表示时域波形的采样数据通常称为n 个采样点的时间记录( at i m er e c o r do f s i z e - ns a m p l e s ) ，一个时间记录的点数n 其典型值为1 0 2 4 个采样点【5 】。 在f f t 处理中，f f t 算法将n 个时域采样点转换为频域中的n 2 个等距离间 隔的频谱线，每条频谱线同时包含幅度和相位信息，这就是为什么转换到频域后 数据量只有时域的一半( 事实上，由于部分数据被抗混叠滤波器破坏，频域中的 频谱线的数量还要少) 。 2 1 5 频率分辨率( f r e q u e n c yr e s o l u t i o n ) 和频率宽度( f r e q u e n c ys p a n ) f f t 分析仪的频率分辨率【5 】通常通过频谱线的条数( l i n e s ) ( 显示分辨率， d i s p l a yr e s o l u t i o n ) 来表示。最常使用的两种显示分辨率是4 0 0 线和8 0 0 线，也 有部分仪器提供可变的分辨率。一个分辨率为4 0 0 线的f f t 分析仪，当设置为显 示4 k h z 范围的频谱时，其分辨率为4 0 0 线4 0 0 0 h z ，即每条线表示1 0 h z 。时间记 录的长度决定了单次测量的时间长度和能够测量的最大频率。 例如，8 0 0 线的分析仪测量l k h z 范围的频率需要0 8 秒的时间记录，3 2 0 0 线的分析仪测量l k h z 范围的频率需要3 2 秒的时间。这种关系与处理的速度无关， 频率范围越小，需要的时间记录就越长。 下面是四个参数( 最大频率、时间记录长度、频率分辨率和频率范围) 之间 的关系【6 1 。 m a x i m u mf r e q u e n c y = 0 q 2 ) ( 1 t i m e r e c o r dl e n g t h ) ，w h e r en = n u m b e ro fs a m p l e s t i m er e c o r dl e n g t h = n u m b e ro fl i n e s f r e q u e n c ys p a n f r e q u e n c yr e s o l u t i o n = 1m m e r e c o r dl e n g t h f r e q u e n c ys p a n = ( f r e q u e n c yr e s o l u t i o n f f tl i n e s ) 因此，对于给定的显示分辨率，窄带信号有更高的频率分辨率，因为相同的 第二章动态信号分析的设计原理 显示点数表示了更小的频率范围。 满量程( f u l l s p a n ) 测量可以在一个图形上看到信号的整个频谱。例如对一 个频谱范围从o h z 到1 0 2 4 k h z 的动态分析仪，由于其显示分辨率为4 0 0 线，因 此，此时的频率分辨率为2 5 6 h z 。 当然，有时我们只希望看到信号频谱中的一段。这时，可以通过确定一个起 始频率或中心频率以及频带宽度来选择感兴趣的频段。这种选择小的频段范围来 观察的过程成为“缩放 或“频段选择分析 。 从o h z 开始的频段测量称为“基带测量；起始频率不是o h z 的测量称为 “缩放”测量。 2 1 6 时间记录( t i m er e c o r d ) 时间记录【7 】是分析仪执行一次f f t 变换需要的时域数据的数量。 例如，对显示分辨率为4 0 0 线的动态信号分析仪，分析仪将1 0 2 4 个时域采样 点转换为5 1 2 个频域点，然后取前面的4 0 1 个点显示，其余的丢弃。 如果一个时间记录的长度为1 s ，则对应的频率轴上第一个点的信号的周期为 l s ( 假设为基带测量) ，即其频率为1 h z 。由于显示分辨率为4 0 0 ，因此，可测得 的频率范围为4 0 0 h z ，等效采样率为1 0 2 4 除以时间记录的长度。 2 1 7 测试速度与时间记录长度 时间记录的长度与测量的频率宽度 7 ( f r e q u e n c ys p a n ) 成反比。当测试小的频 率宽度时，f f t 分析仪需要更长的时间记录，因此需要更长的测量时间；对较大 频率宽度的测量，分析仪只需很短的时间记录长度，因而测试速度也更快。 2 1 8 加窗( w i n d o w i n g ) “窗( w i n d o w ) 是加到输入信号上的时域的加权函数。窗是一个滤波器用来 滤除输入时间记录了的信号的非周期成份。根据窗函数的不同，分析仪对输入时 间记录内的特定部分进行衰减，来防止频谱泄露，频谱泄露在转换时间记录内的 非周期信号而产生的1 8 】。 f f t 分析仪通常有多个不同的窗类型，各种窗函数有各自的优点。由于各种 窗函数会产生不同的测量结果( 这种差别的大小与输入信号的特征和触发方式有 关) ，因此，针对不同的测试情况，要选择不同的窗函数。 共有5 种不同的窗：汉宁窗( h a r m i n g ) 、平顶窗( f l a tt o p ) 、均匀窗( u n i f o r m ) 、 强迫窗( f o r c e ) 和指数窗( e x p o n e n t i a l ) 。 ( 1 ) 汉宁窗 汉宁窗对输入信号在时间记录中的两端都作衰减，这使得信号看起来是周期 的。汉宁窗的一个缺点是相对与平项窗，汉宁窗对正选信号会造成一定的幅度误 卫 基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的动态信号分析模块设计 差( 0 d b 到1 5 d b ) ，但其优点是其频率分辨率更高。 汉宁窗是使用得最多的窗函数。对随机噪声的测量特别有用。 f r e c l u e r g ：yf r e q u e n c y 图2 2 汉宁窗 ( 2 ) 平顶窗 平项窗( 有时也成为正选窗) 弥补了汉宁窗中幅度误差的缺陷。但其缺陷是 其频率分辨率不高。 当需要精确的测试某个频率成分的幅度时，平顶窗就显得非常有用。 卜r e c l u e n c y 图2 3 平顶窗 ( 3 ) 均匀窗 均匀窗( 有时也成为瞬态窗) 的形状是个长方形，它对时间记录中的各点加 权值相同。换句话说就是，均匀窗根本就不是一个窗函数。 因为均匀窗不会强迫时间记录中的信号呈现周期性，因此它一般只用在那些 自加窗的函数中，如瞬态或突发信号。 f r e q u e n c y 图2 4 均匀窗 ( 4 ) 强迫窗( f o r c ew i n d o w ) 强迫窗将时间记录中的前面一部分数据保持不变，而将后面的部分换成一个 固定的值。可以通过调节窗的宽度来控制从那一点开始。当然，窗的宽度必须要 小于时间记录的长度。 第二章动态信号分析的设计原理 图2 5 强迫窗 ( 5 ) 指数窗 指数窗对输入信号作指定时常数的指数衰减。指数窗通常用在频率响应在一 个之间记录内还没有衰减的轻阻尼系统中。通常，为了使指数窗发挥作用，时常 数设为时间 图2 6 指数窗 下面的图显示了各种窗函数对2 k h z 正弦波的作用效果，分为时域和频域。 咖-c i 7 y i _ u n w a ，_相- c ) 11 y i ，。t h d f y _ l 一1 lc h 2t 删：u r - r o r m【tjc h 2t y i n eu 时o r _ c j t l 帅t l m mx ，1 2 摹，一y1 a * 0 2 j 9v c i - mp w r3 口x 2 o p 俚y 2 0 9 2 s 暑q o v t m - “主量 w ，曙- c h l y l m u - h 口 伊一 c h ，7 y 口h o t l 八 7 l 7 _ o ，_ 0 h t 、，矗- b量t 轴一， 图2 7 均匀窗 - m _ c h t y _ rm w m - , g 俨卜t 】c j - 4 2 y p t t o m n i l 图2 8 汉宁窗 基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的动态信号分析模块设计 瞧 焉要要娶导弹； 毪藤 匪 蓖，嫩三誉 平顶宙 童蘑 一= e t e 兰= ：e 丑 篓滕 h 图21 1 指数窗( 强迫长度大于时间记录，衰减时常数为2 m s ) 篇器豫翟矗黼器豫= 篙z u 一 - ， 图21 2 指数窗( 强迫长度为6 m s ，衰减时常数为2 m s ) 2 1 9 触发( t f g g e f i n g ) 分析仪在特定的触发条件产生时开始采集数据。共有下面几种触发方式 9 1 自由运行触发、外部触发、通道1 触发、通道2 触发、内部信号源触发等。 图21 3 图2 1 6 是各种不同的仪器模式下可用的触发类型。 第二章动态信号分析的设计原理 1 3 我们可以根据三种参数来设置触发类型：电平( l e v e l ) 、边沿( s l o p ) 和延迟 ( d e l a y ) 。 f 、17 ?l厂 i|ll|l 、 |l l f | 1 ij ， 厂、l jll ， i|l|l| j 、 t 。 ， 、i 图2 1 3 上升沿触发和下降沿触发 f 、， j ifl，r f | | f| ， l| ljt 、，i r f|tlil f| 、 il f t ，a 2 - 图2 1 4 不同电平触发的波形 、，r、厂 |、|l| 、 | t l| f | |l lj | ；胃警 l、|；f 、 f r | |i| lj| | l tjl 图2 1 5 不同触发延迟下的波形( 一) 器翟嚣g i 1 1 g - , w譬器葛嚣掣。 1 n 、 v 、 1 lfv 、 v 、 v 图2 1 6 不同触发延迟下的波形( 二) 丝 基于t m s 3 2 0 c 6 4 1 6 的动态信号分析模块设计 2 1 1o 平均( a v e r a g i n g ) 很多时候，如果能对多次测量的结果做平均运算是非常有用的。有些时候， 通过平均能够将随机事件( 比如噪声) 和我们感兴趣的信号成份分离；某些平均 方法可以对“旧”数据和“新 数据作不同的加权，这样来跟踪相对较长时间内 的信号的微小变化【l o 】。 ( 1 ) r m s ( r o o t m e a n s q u a r e ) 平均 做r m s 平均时，分析仪将刚刚测量完的结果点对点的加到前一次测量的结 果中，对这两次测量结果作r m s 和，完成后，将结果保留，显示到屏幕上。( 事 实上，这只是一种简单的描述，真正进行的操作是：将频谱上的每一点与其共轭 相乘，然后将结果点对点的相加，最后将结果除以平均次数) 。 r m s 平均有非常广泛的应用。其优点之一是不需要提供触发信号。在其他 f f t 频谱以上，r m s 平均有时被称为普通平均( n o r m a la v e r a g i n g ) ，线性平均 ( l i n e a ra v e r a g i n g ) 或稳定平均( s t a b l ea v e r a g i n g ) 。 需要注意的是r m s 平均不会消除噪声，它只是逼近真实的噪声电平。增加 平均的次数可以更好的逼近噪声，但它不会减小噪声。 在r m s 平均中，各个频率分量的幅度中仍然含有噪声，甚至对很小的信号， 噪声会叠加到与信号相等的幅度。如果是希望减小噪声，可以使用矢量平均( v e c t o r a v e r a g i n g ) 。 ( 2 ) 矢量平均( v e c t o ra v e r a g i n g ) 在矢量平均中，分析仪对频域中的复数值进行点对点的平均。这样可以降低 噪声，因为噪声信号的实部和虚部是不同相的，因而通过平均可以彼此相互抵消。 而周期信号的频率成份不会相互抵消。 在机械应用中，矢量平均常用来将低频信号从背景噪声中分辨出来。 矢量平均的结果和时间平均的结果很相似，时间平均是先对时间记录作平均， 然后对平均的结果作f f t 变换。矢量平均的结果和时间平均的结果相同，因为对 多次矢量平均的结果作一次r m s 平均与对做完时间平均之后的时间记录作一次 砌s 相同。 注意事项： 尽管矢量平均的结果比r m s 平均的信噪比要好，但使用矢量平均有一定的 限制： 1 输入信号必须是周期的。换句话说，各次时间记录的频率成份必须是重复 出现的。如果这些频率成份不是周期出现的( 即每次时间的起点不是同相的) ，其 实部和虚部将相互抵消而不能分辨出来。 2 使用矢量平均必须要有触发信号。当然，分析仪在连续触发时( 即没有触 第二章动态信号分析的设计原理 发信号) 也可以测量，但周期信号的幅度在平均中将被抵