基于labview的数据采集和处理系统的设计

PAGE基于LabVIEW的数据采集和处理系统的设计TOC\o"1-3"\u摘要在检测系统自动化领域，虚拟仪器技术在信号采集与处理方面显示出其独特的技术优势和性价比。因而在各种信号采集与处理系统中虚拟仪器的应用越来越广泛。课题研究基于LabVIEW的虚拟仪器数据采集和处理技术及其在ZT-1型转子振动模拟试验台的应用。采用NI公司的PCI-6024E数据采集卡，通过对I/O通道的合理配置，采集电机转子的转速脉冲信号和振动信号，并通过LabVIEW实现对采集的数据显示与存储。课题重点研究了快速傅立叶变换（FFT）和小波去噪方法。在LabVIEW开发平台进行了快速FFT算法的编程，并利用小波去噪模块实现采集数据去噪，通过实验验证方法的可行性。实验结果表明利用快速傅立叶变换（FFT）方法使得在时域难以分析处理的信号可以在频域中进行高质量分析；小波分析在信号的消噪和分析信号趋势等都有很好的效果。同时信号采集和处理程序实时性好，完全可以在基于LabVIEW开发平台的实际信号采集处理中得到广泛应用。关键字：LabVIEW，数据采集与处理，快速傅立叶变换，小波去噪

AbstractInthefieldofautomaticdetectionsystem,virtualinstrumenttechnologyshowsitsuniqueadvantage,especiallyinsignalprocessingandsystemcontrol.Consequentlyvirtualinstrumenttechnologiesaremorewidelyusedinavarietyofsignalacquisitionandprocessingsystems.Inthisproject，basedonLabVIEWdetectiontechnology，avirtualinstrumentprogramisdesignedontheZT-1rotorvibrationsimulationtestplatform.NIPCI-6024Edataacquisitioncardisusedinthisautomaticdetectionsystem.TheconfigurationofLabVIEWsystemI/Ochannelsisdoneproperlytoacquirethevibrationsignalsmeasuredbytheencoderandthepulsesignalsmeasuredbytheeddycurrentsensor.Aftersignalacquisition,theLabVIEWprogramundertakessignalstorageandtime-frequencydomainanalysis.FastFourierTransformation(FFT)functionandwaveletanalysisanddiagnosismodelaretheCoresectioninLabVIEWsignalacquisitionandprocessingapplication.SignalwhichisdifficulttoanalyzeinthetimedomainispreciselydisplayedandanalyzedinthefrequencydomainthroughFastFourierTransformation(FFT).ThewaveletanalysismodelwhichistoeliminatenoisesignalacquisitionandenhancethecapabilityofsignalanalysishasperformedwellandprogramcanbewidelyusedintheactualsignalacquisitionandprocessingapplicationsbasedontheLabVIEWdevelopmentplatform.Keywords:virtualinstruments;dataacquisition;FastFourierTransformation;WaveletDenoising目录TOC\o"1-3"\u第一章绪论 11.1课题研究的目的和意义 11.2课题研究现状 11.3课题研究内容和方案 2第二章虚拟仪器和转子测振台 32.1虚拟仪器基本概念 32.2虚拟仪器系统的构成 32.2.1虚拟仪器系统硬件构成 32.2.2虚拟仪器系统软件及LabVIEW简介 42.3ZT-1型转子振动模拟平台 52.3.1模拟振动试验台 52.3.2模拟台调速器-调理器 8第三章基于LabVIEW的数据采集和存储系统 113.1数据采集理论概述 113.2PCI-6024E采集卡概述及采集卡组态方案 133.3基于LabVIEW的数据采集与储存的实现 14第四章虚拟仪器信号分析与处理 184.1概述 184.2快速傅立叶变换（FFT） 184.2.1快速傅立叶变换（FFT）原理 184.2.2FFT在LabVIEW的实现 224.3基于小波分析的信号处理技术 244.3.1小波分析的原理 244.3.2小波去噪在LabVIEW的实现 26第五章基于LabVIEW的数据采集和处理的实验调试 295.1基于测振台的数据采集系统的实验调试 295.2LabVIEW的FFT和小波去噪的实验调试 31第六章总结和展望 346.1总结 346.2展望 34参考文献 35致谢 36PAGE46第一章绪论1.1课题研究的目的和意义目前的一些检测系统（如压电式、应变式测振系统和动态信号分析仪）不仅价格昂贵、操作技术复杂、很耗时间,而且不同人测量的结果重复性很差。因此,检测系统的自动化势在必行。随着科技的进步，集成电路、计算机和通信技术的迅速发展使电子测量仪器逐渐向数字化、智能化的方向发展。虚拟仪器技术作为是近十几年发展起来的一个研究热点。LabVIEW是NI公司开发的集数据采集、数据分析和图形显示为一体的虚拟仪器软件。它可以方便地按照需要组建虚拟仪器系统并可随时根据需要进行扩充。LabVIEW具有功能强大的数学分析库和信号处理能力,包括统计、回归分析、线性代数、信号生成算法、时域和频域算法等,可满足各种计算和分析需要。本课题通过电机振动检测系统的虚拟仪器设计，在软件层面上完成了数据采集，信号时、频域动态显示，采集数据的存储、分析结果打印等内容。此外还通过FFT对信号进行频域分析，利用小波包变换算法对数字信号进行信噪分离处理。相比于传统检测系统成本更低、系统抗干扰能力强，而且大大提高了电机振动故障诊断的自动化水平,可以及时发现电机的早期故障,保证电机的正常运行。1.2课题研究现状近年来，各国虚拟仪器公司开发了不少虚拟仪器开发软件平台。其中最具影响的开发平台是NationalInstruments公司的LabVIEW软件。虚拟仪器的突出优点是可以利用PC机组成各种灵活的虚拟仪器系统，它可以通过各种不同的接口总线，组建不同规模的自测试系统。它可以与不同的接口总线连接，将虚拟仪器、带接口总线的各种电子仪器或各种插件单元调配并组建成中小型甚至大型的自动调试系统。在工业自动化领域，为了保证大型电机设备安全可靠的运行，一般都配置了以计算机为中心的状态监测和故障诊断系统。设备的转子、轴承、联轴器等关键部件存在的缺陷将引起机组的振动是设备破坏的重要原因。而且通过长期的生产实践，人们总结出机械设备在运行时振动参数能比其他的状态参数更直接、快速和准确地反映机组的运行状态。所以目前大多采用振动参数作为在线监测和运行趋势预测的依据，而针对于不同机械设备的关键就在于怎样将这些振动参数信号加以获取、处理，并对处理后的数据进行比较诊断，以达到最佳的诊断效果。本课题就是在这种条件下，通过LabVIEW的数据采集和信号处理功能，对ZT-1型转子振动模拟试验台模拟的多种电机振动进行实时检测。通过利用小波变换模块对测量信号进行信噪分离，并用FFT得到振动的频谱图。根据频谱图可以通过特征频域信号的幅值来反向推断出电机振动的产生原因，从而虚拟仪器前面板能够及时的故障显示。1.3课题研究内容和方案本课题主要对ZT-1型转子振动模拟试验台模拟的多种振动进行检测。其中使用磁阻传感器、光电传感器及编码器测量转子的转速；电涡流传感器用来测量轴对轴承座的相对位移或振动，采集的模拟信号由调理电路预处理后送入数据采集卡PCI-6024E,进行采样、保持和A/D转换变为数字信号。通过Measurement&Automation软件完成对多功能接口卡PCI-6024E的软件层面I/O通道的配置。利用LabVIEW图形编程完成对采集数据的实时存储和显示。其中调用快速傅立叶变换(FFT)对数字信号进行时频转换,从而对电机的振动进行频谱分析,得到振动的频谱图。根据频谱图中的特征频域信号的幅值来反向推断出电机振动的产生原因，从而得出转子转速、轴系刚度、质量不平衡、轴承的摩擦或冲击条件以及联轴节的型式对电机工作的影响，以便对电机进行故障检测。本课题还通过利用LabVIEW开发环境带有的小波变换的函数对测量信号进行信噪分离，以提高系统的对于非平稳信号的检测能力和检测系统的抗干扰能力。第二章虚拟仪器和转子测振台2.1虚拟仪器基本概念20世纪70年代开始，PC机的迅速普及促进了自动化仪器系统的革新，其中最显著的一点就是虚拟仪器概念发展。虚拟仪器(VirtualInstrument，简称VI)是计算机技术、现代测控技术和电子仪器技术相互结合，渗透的产物。美国国家仪器公司（NationalInstrumentsCorporation，简称NI）认为虚拟仪器是计算机硬件资源，模块化仪器硬件和用于数据分析、过程通信及图形用户界面的软件组成的测控系统，是一种计算机操纵的模块化仪器系统。它是对传统仪器概念的重大突破。它的出现使测量仪器与计算机之间的界限消失，开始了测量仪器的新时代，是仪器领域的一次革命。虚拟仪器就是在以通用PC机为核心的硬件平台上，由用户设计和定义的具有虚拟面板的、通过软件实现的测试功能的计算机仪器系统。它是由I/0接口设备完成信号的采集、测量与调理；利用PC机显示器的显示功能模拟传统仪表的控制面板、以多种形式表达检测结果；并且利用计算机强大的软件功能来实现数据的运算、分析、处理，从而完成各种测试功能的一种计算机仪器系统。在系统运行时，用户用鼠标点击虚拟面板，就可操作这台计算机硬件平台，就如同使用一台专用测量仪表。与传统仪器相比，虚拟仪器具有以下特点：1.虚拟仪器的软件和硬件具有开放性、模块化、互换性以及可重复使用等特点。例如，为了提高仪器的性能，可加入一个通用的仪器模块，或者更换一个仪器模块，而不必重新购买整个仪器。2.在通用硬件平台搭建后，由软件来实现仪器的具体功能，即软件在虚拟仪器中具有重要作用。3.虚拟仪器的功能是由用户根据实际需要通过软件来定义的，而不是事先由仪器厂商来定义的。4.虚拟仪器研制周期较传统仪器大为缩短。5.由于虚拟仪器技术是建立在计算机技术和数据采集技术基础上的，因而技术更新较快、成本较低、测试自动化程度较高，而且可与网络及其它设备互联。2.2虚拟仪器系统的构成2.2.1虚拟仪器系统硬件构成虚拟仪器的硬件系统一般分为测控功能平台和计算机硬件平台。其中测控平台主要包括传感器、信号调理电路，将被测的非电量转化为标准电信号并加以放大、滤波、隔离。计算机硬件平台是各种类型的计算机，如台式ＰＣ机、笔记本、嵌入式设备等，是虚拟仪器硬件平台的核心。两大平台通过数据采集设备（各种Ｉ/Ｏ接口设备、通信适配器、模块化仪器机箱等）相互通信。计算机管理着虚拟仪器的硬软件资源，同时计算机技术在显示、存储、处理性能、网络、总线等方面迅速发展，也促使虚拟仪器的快速发展。如图2-1所示是虚拟仪器的硬件图构成。按照测控系统功能的不同，大致可分为GPIB（GeneralPurposeInterfaceBus)）、信号调理电路GPIB接口仪器串口仪器并口仪器VXI仪器信号调理电路GPIB接口仪器串口仪器并口仪器VXI仪器其他计算机硬件板卡现场总线（FieldCANbus）某一类型采集卡IEEE-488接口卡串口（232/422/485）并口VXI控制/接口卡检测对象计算机虚拟仪器软件VXI（VMEbuseXtensionforInstrumentation）和PXI（PCIeXtensionforInstrumentation)）三种标准体系结构，用来进行信号采集、传输、控制。基于计算机标准总线（如PCI总线）的DAQ数据采集卡组成的虚拟仪器系统，通常适用于一般的教学实验、实验室常规测试和低速结构，可用在一般要求的自动测试系统。2.2.2虚拟仪器系统软件及LabVIEW简介通常情况下虚拟仪器系统的软件结构主要分为四个层次，如下图2-2所示。1.I/O接口层：将具有不同总线的各种仪器通过标准总线连接起来，同时I/O接口层也提供了仪器驱动层和仪器之间的通信。2.仪器驱动层：该层包括仪器供应商以及用户自己根据仪器功能开发的驱动程序，该层也是虚拟仪器能否正常工作的关键，它是完成对仪器控制的纽带和桥梁。3.应用软件开发层：将计算机的数据分析和显示能力与仪器驱动层融合在一起，为用户开发虚拟仪器提供了必要的软件工具与开发环境。目前，较为流行的虚拟仪器开发平台大致可以分为两类：一类是使用传统的文本编程语言环境（如VB、VC++等）编制虚拟仪器系统软件；另一类是采用图形化编程语言作为虚拟仪器系统软件开发平台（如NI公司的LabWindows/CVI、LabVIEW；HP公司的VEE，Intech公司的Dasylab等）。4.测控系统管理层：该层为厂商开发的或者用户开发的测控系统管理层，用户可以通过该层完成对仪器系统的硬件操作，被检测对象的结果显示、分析、处理等，是虚拟仪器系统的最高层。LabVIEW（LaboratoryVirtualInstrumentEngineeringWorkbench）是一种图形化的编程语言和开发环境。自NI公司于1986年正式推出LabVIEW1.0以来，经过20多年的不断改进和完善，现在已经发展至8.6.1版本。使用者通过定义和连接代表各种功能模块的图标，就可方便迅速地建立起只有高超编程技巧的程序员才能编制的高水平应用程序。LabVIEW在包括航空、汽车、半导体、自动控制等世界范围的众多工业领域中得到广泛应用。LabVIEW具有如下特点：1.实现了仪器控制与数据采集的完全图形化编程，设计者无需编写任何文本形式的代码。测控系统管理层测控系统管理层仪器控制对象选择结果显示结果分析应用软件开发环境层仪器驱动层GPIB驱动程序VXI仪器驱动程序DAQ驱动程序I/O接口层相应的某种仪器硬件图2-2虚拟仪器系统软件结构2.提供了大量的面向测控领域应用的库函数，如面向数据采集的DAQ库函数、内置GPIB、VXI、串口等数据采集驱动程序；面向分析的高级数据库，可进行信号处理、统计、曲线拟合以及复杂的分析工作；面向现实的大量仪器面板，如按钮、滑尺、二维和三维图形等。3.提供了大量与外部代码或应用软件进行连接的机制，如动态链接库（DLL）、动态数据交换（DDE）、各种ActiveX等。4.具有强大的网络连接功能，支持TCP/IP、动态数据交换(DDE)等网络功能，便于用户开发各种网络测控、远程仪器系统。5.LabVIEW应用程序具有可移植性，适用于多种操作系统。6.可生成可执行文件，脱离LabVIEW开发运行环境。2.3ZT-1型转子振动模拟平台2.3.1模拟振动试验台ZT-1型转子振动模拟试验台是用来模拟旋转机械振动的试验装置。主要用于实验室验证挠旋转机械的强迫振动和自激振动特性。它能有效地再现大型旋转机械所产生的多种振动现象。通过不同的选择改变转子转速、轴系刚度、质量不平衡、轴承的摩擦来模拟机器的运行状态，由配置的检测仪表来观察和记录其振动特性。该转子试验台为测试电机不同情况下的振动和转动庄毅提供了有效而方便的实验手段。下图是试验台的基本配置。图2-3模拟试验台基本配置试验中要测量转子的转速，测振台提供3种测量方式来作为输入信号源，分别是磁阻传感器、光电传感器和编码器。另外，用电涡流传感器测量振动信号。1.磁阻传感器磁阻传感器属于磁电式传感器的一种。它是利用电磁感应原理将被测信号（如振动、位移、转速等信号）转换成电信号的一种传感器。它不需要辅助电源，就能把被测对象的机械量转换成易于测量的电信号，是一种有源传感器。磁阻传感器是一种开磁路变磁通式磁电传感器，其原理图如下所示：图2-4开磁路变磁通式磁电传感器结构图ZT-1型振动台使用的是T03型磁阻传感器，是针对测速齿轮而设计的发电型传感器。如上图所示，线圈、磁铁静止不动，测量齿轮安装在被测旋转体上。线圈测速齿轮旋转引起的磁隙变化，从而在探头线圈中产生感应电动势，其幅度与转速有关，转速越高输出电压越高；输出频率等于被测转速与测量齿轮上尺数的乘积。2.光电（键相）传感器光电（键相）传感器就是通过在被测轴上设置一个凹槽或凸键，称键相标记。当这个凹槽或凸键转到探头位置时，相当于探头与被测面间距宊变，传感器会产生一个脉冲信号，轴每转一圈，就会产生一个脉冲信号，产生的时刻表明了轴在每转周期中的位置。因此通过对脉冲计数，可以测量轴的转速；通过将脉冲与轴的振动信号比较，可以确定振动的相位角，进而可以进行振动分析以及设备的故障诊断。其原理图如下所示：图2-5光电（键相）传感器结构图ZT-1型振动台在使用光电传感器时，轴上粘贴一定宽度的反光铝箔，转子每转一周输出一个脉冲信号，通过信号线传入数据采集卡。3.编码器编码器可以将机械转动的模拟量（位移）转换成以数字代码形式表示的电信号。它主要由安装在旋转轴上的编码圆盘（码盘）、窄缝以及安装在圆盘两边的光源和光敏器件组成。基本结构如下图所示。（a）（b）图2-6增量型旋转编码器结构示意图（a）光电编码器示意图；（b）二进制码盘构造ZT-1型振动台使用的是ENB1024（Φ50mm）轴型旋转编码器，需电源+12V4.电涡流传感器电涡流传感器根据电涡流效应制成。传感器内的传感器线圈和被测导体组成以线圈—导体系统。当被测导体与传感器探头之间的距离发生变化时，探头中电感线圈的Q值也发生变化，Q值的变化引起振荡电路中电压幅度的变化，而这个随距离变化的振荡电压经过检波、滤波、线性补偿、放大归一处理转化成电压（电流）变化，最终完成机械位移(间隙)转换成电压（电流）。其工作原理如下图所示：图2-7电涡流传感器结构图2.3.2模拟台调速器-调理器传感器信号调速器－调理器主要用于试验台永磁直流电动机的驱动调速。采用电机调速模块调压、桥式整流、滤波，将220VAC转变为直流电动机驱动电压，电压表头显示。其次,该调理器信号处理电路可将电涡流位移传感器的输出信号调理为±5v的信号,三种转速传感器的输入均可分别调理为5v的脉冲信号。从调速器上电流、电压表上的指示，可了解电机的负载功率、转速及运转情况。该调速器内部结构如下图所示：图2-8调速－调理器内部接线图图2-9调速－调理器前后面板接线图图2-10调速－调理器交流调压稳压模块原理图图2-11调速－调理器调理电路原理图按照图的基本配置安装试验台，传感器支架上安装x、y向涡流传感器，其探头端面与转子外圆之间的间隙按传感器线性范围的中值调整。光电传感器安装于正对联轴节反射标记处。连接传感器与测量仪器。在检查无误的情况下即可接通电源，启动试验台。按照要求逐渐增加转子速度，可从示波器上观察到不超出转子试验台操作范围的振动。图2-12振动试验系统接线示意图该调速器－调理器具有线路简单、可靠、调节范围宽、功率大、信号调理电路稳定等特点，完全满足模拟试验台各种试验及信号输出后续采集处理信号的需要。第三章基于LabVIEW的数据采集和存储系统3.1数据采集理论概述数据采集是工程应用的基础，也是LabVIEW的核心技术之一。要把数据采集到计算机里并进行相应的处理，需要构建一个完整的数据采集（DataAcquisition，DAQ）系统。它包括传感器（或变换器）、信号调理设备、数据采集卡（或数据采集装置）、驱动程序、硬件配置管理软件、应用软件和和计算机等。图3-1数据采集系统的构成传感器把被测量的物理量转换为电量；信号调理器对传感器转换的电信号进行放大、滤波、隔离等预处理；DAQ设备主要是将模拟信号经过脉冲序列的采样后转换成离散信号，然后再经过量化，就将原来的模拟信号转换成了数字信号，以便后面用计算机对信号进行处理。由于被测信号可以分为接地和浮动两种类型，因而测量系统可以分为差分（Differential）、参考地单端（RSE）、无参考地单端（NRSE）3种类型。差分（Differential）接方式：信号的正负极分别接入两个通道，所有输入信号各自有自己的参考点，如图3.2所示。差分连接方式只读取信号两极间的差模电压，不测量共模电压，这是较理想的连接方式，可以抑止环境噪声。当输入信号有下列情况时，使用差分DIFF连接方式：低电平信号(如小于1V)；信号电缆比较长或没有屏蔽，环境噪声较大；任何一个输入信号要求有一个单独的参考点。图3-2差分连接方式单端连接方式：所有信号都参考一个公共参考点，即仪器放大器的负极，单端连接方式较差分连接方式多出一倍的检测通道。当输入信号复合下列条件时，使用单端连接方式：高电平信号(如大于1V)；信号电缆比较短(通常小于5m)或有屏蔽，环境无噪声；所有信号可以共享一个公共参考点。单端连接方式又分为参考单端（RSE）和非参考单端（NRSE）。参考单端（RSE）用于测试浮动信号，把信号参考点与仪器模拟输入地连接起来，如图3.3（a）所示。非参考单端（NRSE）用于测试接地信号，所有输入信号均已经接地了，所以信号参考点不需要再接地，如图3.3（b）所示。（a）参考单端RSE（b）非参考单端NRSE图3-3单端连接方式在虚拟仪器采集系统的设计中，经常还需要需要同时对多路信号进行数据采集，这就需要使用多通道数据采集卡来实现。多通道数据采集卡有两种工作方式：(1)共用A/D转换器的模拟多路转换(AMUX)，如图3.4(a)所示；(2)各通道独立A/D转换器的数字多路转换(DMUX)，如图3.4(b)所示。这两种方式各有其优缺点：模拟多通道转换共用A/D的优点是通道成本低、结构简单，但各通道间转换有时间差，因而采样频率要低一些；各通道独立A/D转换、数字多路转换采样频率高，且各通道可以同时采集和转换，没有时间差，但其成本比较高。(a)模拟多路转换共用A/D(b)单独A/D、数字多路转换图3-4两种多通道数据采集形式数据采集设备一般会涉及到一下概念及参数：1.采样周期：采样脉冲相邻两个脉冲的时间差，一般用Ts表示。2.采样率：采样率就是采样周期的倒数，即Fs=1/Ts，也就是A/D转换的速率，一般根据信号类型进行适当选取。在实际的测试系统中，如果有多个信号通过独立的通道进入数据采集卡，而一般的数据采集卡是多个通道共用一个A/D转换器，在这种情况下，采集卡的采样率就被所用的各个通道进行平分；如果数据采集卡给出的采样率指标是单通道的，则各个通道就是同步采样，各自使用独立的A/D转换器。如NI公司的PCI-6036E采集卡的采样率为200kS/s，DAQCard-6062E采集卡的采样率为500kS/s。3.分辨率：是数据采集设备的精度指标，用A/D转换的数字位数来表示。数据采集设备A/D转换的数值位数越多，分辨率就高，精度也越高。一个16位的采集卡，对于一个振幅为5V的信号，能区分V的小变化。4.通道数：数据采集设备能输入或输出信号的路数。一般为16通道或64通道。3.2PCI-6024E采集卡概述及采集卡组态方案数据采集设备包括插卡式(PCI卡或PCMCIA卡)的数据采集卡、分布式数据采集设备(以NI公司的FiledPoint和CompactFieldPoint为代表)、VXI与PXI设备、GPIB或串口设备等。根据信号的采集通道数和采集速率、控制点数、总线类型等要求，本课题的数据采集系统选用的是NationalInstruments的PCI-6024E数据采集卡，如图3.5（a）所示。它的主要性能参数如下：PCI总线；8通道12位模拟输入；采样率 200kS/s；最大电压范围 -10V-10V；2通道12位模拟输出；最大输出电压范围 -10V-10V频率范围 10kS/s（a）PCI-6024E数据采集卡（b）BNC-2120屏蔽式接线盒图3-5数据采集设备双向8通道数字I/O；单通道电流驱动能力：24mA最大输出范围 0-5V2通道计数/定时器最大量程：0-5V最大信号源频率：20MHz在本课题的数据采集系统硬件组态过程中，用于I/O连接、并与PCI-6024E相匹配的接线盒为NI的BNC-2120屏蔽式接线盒。如图3.5（b）所示，它主要包括屏蔽外盒、标有信号标签的BNC连接器、模拟和数字输出输出I/O接口、函数发生器和正交编码器、温度参考和热电偶连接器。NIBNC-2120除了标准接口外，还有2个可以连接到DAQ设备的自定义接口，同时其屏蔽的外盒确保了测量的准确性。此外，硬件组态中还使用NI公司SH68-68-EP型号的68针屏蔽电缆。3.3基于LabVIEW的数据采集与储存的实现在传统的LabVIEW中，虚拟仪器系统的数据采集功能主要是用NI的硬件驱动采集模块DAQmx—DataAcquisition中的一些功能子模块来实现。如图3-6所示，实现过程为定义物理通道、设置采集信号类型、设置采样频率和采样触发时序、开始采集任务、设置采样点数和读取处理采集信号等。其中在物理通道选择中可以根据需要选择采集信号的特征，如电压、电流等信号。在采样时序中也可以进行连续采样或脉冲采样等设置。而对于单通道和多通道采样来说，只需要在前面板的通道设置中输入单个或多个物理通道的名称（多通道之间用逗号隔开）。图3-6典型数据采集功能的LabVIEW实现程序由图所示，LabVIEW提供了大量的面向数据采集的DAQ库函数、实现了数据采集的完全图形化编程，设计者无需编写任何文本形式的代码，极大地降低了程序开发的难度，也提高了效率。从LabVIEW7开始，系统增加了ExpressVI新功能，及将一些常见的功能打包，封装在简单易用的，交互式的VI程序中，从而帮助用户简化一些常用功能的开发过程。在这40多个功能强大的ExpressVI中，就有DAQassistantExpressVI的数据采集配置库函数，如图3-7所示。系统通过类似Windows风格的交互式对话框使得一般的数据采集系统配置更加适合初学者和相关的工程师学习使用。ExpressVI可以随时更改相应配置，但是看不到程序框图。虽然系统可以把ExpressVI转换为相应的系统图形代码，但是在转换后也就没有配置对话框，于是相应的配置也就不能更改。图3-7DAQassistantExpressVI数据采集的对象是ZT-1型转子振动模拟试验台。对于电机的转速信号，ZT-1型转子振动模拟试验台提供了三种测量方法，分别是磁阻传感器、光电传感器和编码器。通过多次试验发现，在低转速状态下光电传感器容易丢失脉冲。由于电子每转一圈光电传感器受到一次电平变化，丢失脉冲导致测量结果误差较大。在电机转速超过5000rpm时，用磁阻传感器测量转速时采集卡采集到的高频率脉冲信号部分发生畸变，脉冲的高电平建立时间过短导致LabVIEWDAQ采集程序不能准确检测。加之磁阻传感器本身是一个开放的检测系统，缺乏抗干扰措施，因而也不使用。相对而言，光电编码器精度高，工作稳定不易受干扰，因此最后采用光电编码器。编码器采集到的脉冲信号如图3-8所示。图3-8光电编码器脉冲信号在LabVIEW中的显示对电机X、Y方向的振动位移信号的实时采集选用的是两台属相垂直放置的电涡流传感器。电涡流传感器采集到的振动信号如图3-9所示。图3-9电涡流传感器振动信号在LabVIEW中的显示对采集数据或处理结果进行存储是必要的。在LabVIEW中可实现对时域波形、经过FFT的数据、时频域分析数据、故障诊断结果等进行存储。一般可将其存储为lvm文件、Excel文件或文本文件，这几种数据格式都可以方便数据的读取，以便对其进行二次分析，例如进行离线信号处理、小波分析等，甚至可以直接读入到一些有相同数据文件接口的数值计算软件中进行二次分析处理。与数据采集一样，LabVIEW不仅提供了图形化的库函数，在LabVIEW7.x之后也提供了相应多个ExpressVI配置库函数来便于进行程序的开发。但在数据采集领域中，为方便对大量数据的采集和分析以及存储查询就可不避免的涉及到数据库技术了。使用数据库技术时用户可以创建一个数据库来管理复杂测试任务图3-10在Excel中打开储存振动和磁阻电压信号的lvm文件、存储测试数据并且能够总结测试结果的自动测试系统。由于数据量有限，因此只要需保存为lvm文件能够在Excel和LabVIEW中读写和分析。保存的脉冲电压信号和振动位移电压信号的lvm文件如图3-10所示。由图可见lvm文件包含了一般数据采集的配置信息，如采集通道、采集方式、分辨率、信号单位、用户名称等。采集到的数据可以在Excel和LabVIEW中打开和分析，还可以通过Excel进行格式转换，从而可以在其他数值计算软件（如Matlab）中读取和进行相应的数值分析，极大地拓展了LabVIEW数据采集的使用范围。第四章虚拟仪器信号分析与处理4.1概述数据采集卡采集到的信号都是幅度和时间都取离散值的数字信号。随着计算机技术的发展，现代计算机的高速处理能力为数字信号处理的广泛应用打下坚实的基础。同模拟信号可以在时域和频域进行分析一样，数字信号也可以在离散的时域和频域进行分析和运算。相对于模拟信号的处理，计算机进行数字信号处理的稳定性及可靠性好，受环境影响小．抗干扰能力强，而且数据可以实时读取。同时随着硬件技术的发展，数字系统的集成化成度高，体积小、功耗低、功能强、价格越来越便宜。在LabVIEW中，系统也提供各种时、频域分析处理的系统函数。比如时域分析有：自相关分析、互相关分析等；频域中有傅立叶分析、频率响应函数分析、加窗FFT、细化功率谱、三分之一倍频程分析等。随着信号处理理论的发展，人们开始对信号进行时频域分析，发展了短时傅立叶变换（STFT）和小波分析等。这样在某些信号的分析或在故障诊断中，可以同时对故障发生的时间和和信号的频率区域有一定的观察判断。本课题利用LabVIEW的MathScript节点编写快速傅立叶变换（FFT）算法，另外利用LabVIEW的数字信号处理工具包中的小波分解函数对采集到的振动信号进行小波去噪处理。4.2快速傅立叶变换（FFT）4.2.1快速傅立叶变换（FFT）原理有限长度为N的有限长序列x(n)的DFT为：（4-1）N点DFT的复乘次数等于。当N较大时所需的运算量是很大的。如果要求实时处理对运算速度的要求将十分苛刻。所以改进运算方法、减少运算量、提高运算效率是非常重要的。要改进运算方法，减少运算量，只能应用DFT自身的特性。在定义X(k)时要强调其隐含周期性和对称性，实质是旋转因子具有周期性和对称性。周期性：（4-2）对称性：（4-3）利用旋转因子的周期性、对称性进行合并、归类处理，把序列分解为几个较短的序列，分别计算其DFT值，可使乘法次数大大减少从而减少DFT的运算次数。FFT算法基本上分为两大类：时域抽取基2FFT(简称DIT-FFT)和频域抽取基2FFT(简称DIF―FFT)。由于其原理上是相同的，下文只介绍时域抽取基2FFT。因为之中算法是由逐次分解时间序列得到的，所以叫时间抽取法，简称时选法。设序列x(n)的长度为N，且满足：,M为自然数,所以称基2。将序列x(n)按n为奇、偶数分为x1(n)、x2(n)两组序列,用2个N/2点DFT来完成一个N点DFT的计算，即（4-4）用N/2点X1(k)和X2(k)表示序列x(n)的N点DFTX(k)（4-5）由于X1(k)和X2(k)均以N/2为周期，且,X(k)又可表示为（4-6）这样将N点DFT分解为两个N/2点的DFT。对上式的运算用下图所示的流图符号来表示为图4-1时选法的基本蝶形流图完成一个蝶形运算需要一次复数乘和两次复数加法运算，经过一次分解后，共需要复数乘和复数加的次数为2(N/2)2+N/2和N2/2。若N>>1，复数乘法近似为N2/2次，比直接计算的复数乘法减少一半，说明这样分解确实有效。N/2点DFTN/2点DFTN/2点DFTx（0）x（2）x（4）x（6）x（1）x（3）x（5）x（7）X(0)X(1)X(2)X(3)X(4)X(5)X(6)X(7)X1(0)X1(1)X1(2)X1(3)X2(0)X2(1)X2(2)X2(3)WN0WN1WN2WN3图4-2N=8点的DIT-2FFT(时域抽取图)一次分解图既然分解师提高运算效率的有效方法，不妨继续对N/2点DFT进行第二次分解。将按r取奇、偶可分解成2个长度为N/4的子序列（4-7）根据上面的推导可得：（4-8）由对称性,X1(k)又可表示为（4-9）将按r取奇、偶可分解成2个长N/4的子序列（4-10）同理，X2(k)在分解为两个N/4点的DFTX5(k)、X6(k)（4-11）因此，N=8点DFT的二次时域抽取分解公式如下（4-12）（4-13）N=8点DFT的二次时域抽取分解如下图所示：X3(0)X3(1X3(0)X3(1)X4(0)X4(1)X(4)X(5)X(6)X(7)x(0)x(4)x(2)x(6)x(1)x(5)x(3)x(7)X(0)X(1)X(2)X(3)X1(0)X1(1)X1(2)X1(3)N/4点DFTN/4点DFTN/4点DFTN/4点DFTX5(0)X5(1)X6(0)X6(1)X2(0)X2(1)X2(2)X2(3)WN/20WN/21WN/20WN/21WN0WN1WN2WN3图4-3N=8点DFT的二次时域抽取分解图用同样的方法，一直分解到最后的2点DFT，它仍可用一个蝶形表示。最终对N=8点，可分解三次，如图4-4所示X3(0)X3(X3(0)X3(1)X4(0)X4(1)X1(0)X1(1)X1(2)X1(3)X(4)X(5)X(6)X(7)X(0)X(1)X(2)X(3)x(0)x(4)x(2)x(6)X5(0)X5(1)X6(0)X6(1)X2(0)X2(1)X2(2)X2(3)WN/20WN/21WN/20WN/21WN0WN1WN2WN3x(1)x(5)x(3)x(7)WN0WN0WN0WN0L=1级L=2级L=3级图4-4N=8点DIT-FFT运算流图用这种方法，任何一个N=2M点的DFT，都可以经过M-1次的分解，最终成为2点的DFT运算。从图4-4的流图可以看到，从n(k)到X(k)可以分为M级蝶形，每一级运算流图中有N/2个蝶形，每个蝶形需一次复复数乘法运算和两次复数加运算复数乘法次数：M×N/2=N/2×log2N复数加法次数：2×N/2×M=N×log2N相比于直接DFT运算N点运算的总运算量：复数乘次数：N×N复数加次数：N×(N-1)显然可见FFT大大减少了运算次数，提高了运算速度。4.2.2FFT在LabVIEW的实现由图4-4所示，序列长为N=2M点的FFT，有M级蝶形，每级有N/2个蝶形运算。同一级中，每个蝶形的两个输入数据只对本蝶形有用，每个蝶形的输入、输出数据节点在用一条水平线上。这样可采用原位计算方式，即利用同一存储单元存储蝶形计算输入、输出数据的方法。当计算完一个蝶形后，所得的输出数据可立即存入原输入数据所占用的存储单元。经过M级运算后，原来存放输入序列数据的N个存储单元中可依次存放X(k)的N个值。采用原位计算可以最大程度的根据图4-4所示，还能发现以下规律：1.序列的倒序输入序列x(n)经过M级时域奇、偶抽选后，输出序列X(k)的顺序和输入序列的顺序关系为倒位关系。先用用M位二进制数表示序列的序号n。然后对序号进行M次偶奇时域抽选：对最低位按0、1分为偶、奇两组，次低位也按0、1分组，依此类推。通过观察也可发现只要将顺序数的二进制位倒置可得到对应的二进制倒序值。LH=N/2LH=N/2J=LHN1=N-2I=1:N1I≥JT=X(I)A(I)=X(J)A(J)=TK=LHJ<KJ=J+kJ=J-kK=K/2YYNN图4-5序列倒序的程序框图为了实现原位运算，以节约存贮空间，提高运算速率。在倒序数J形成后，需将原存储器中存放的输入序列重新排列。分析N=8点倒序规律，顺序数I与倒序数J存在关系：I=J时，不交换。I<J时，交换存储器内容。I>J时，不交换，直接更新序数值。2.旋转因子的变化规律点DIT―FFT运算流图中，每个蝶形都要乘以旋转因子，p称为旋转因子的指数。N＝8=时各级的旋转因子：第一级：L=1，有1个旋转因子：第二级：L=2，有2个旋转因子：第三级：L=3，有4个旋转因子：对于N=2M的一般情况，第L级共有个不同的旋转因子：（4-14）化简得（4-15）按照上面两式可以确定任意N=2M3.第L级FFT运算中，同一旋转因子用在个蝶形中，并且第L级蝶形运算使用相同旋转因子之间相隔的蝶距。4.同一蝶形运算两输入数据的距离在输入倒序，输出原序的FFT变换中，第L级的每一个蝶形的2个输入数据相距：。开始开始送入x(n),M倒序L=1:MB=2LJ=0:B-1P=2M-LK=J:2LX(k)=X(k)+X(k+B)WNpX(k+B)=X(k)-X(k+B)WNp输出显示结束图4-6DIT-FFT程序框图根据DIT-FFT原理和过程，DIT-FFT的完整程序包括以下几部分（如图4-6所示）：(1)倒序:输入自然顺序序列x(n)，根据倒序规律，进行倒序处理；(2)循环层1:确定运算的级数，L=1：M(N=2M)；确定一蝶形两输入数据距离；(3)循环层2:确定L级的(B=)2L-1个旋转因子；旋转因子指数，J=0：B-1；(4)循环层3:对于同一旋转因子，用于同一级个蝶形运算中：k的取值从J到N-1，步长为(使用同一旋转因子的蝶形相距的距离)；(5)完成一个蝶形运算。在LabVIEW中对于一些复杂的算法完全依赖图形代码会显得繁琐，因此LabVIEW中也有以文本编程形式实现程序逻辑的MathScript节点。MathScript节点中的代码文本的语法和Matlab相似，都支持一些基本的数学运算和基本的程序结构。同时，MathScript节点通过输入、输出端子与外部图形代码交换数据。在本课题中的自编FFT就在该公式节点中编写和运行，该FFT函数节点如图4-7所示。4-7用MathScript节点编写FFT程序图4.3基于小波分析的信号处理技术4.3.1小波分析的原理给定一个基本函数，令(4-16)式中，a,b均为常数，且a>0。显然，是基本函数先作平移变换再作伸缩变换后得到的。若a,b不断的变化，则可得到一组函数。给定平方可积的信号x（t），即x(t)∈L2(R)，则x(t)的小波变换(WaveletTransform，WT)定义为(4-17)式中，a,b和t均为连续变量,因此该式又称为连续小波变换(CWT)。信号x(t)的小波变换是a,b的函数。a称为尺度因子，b称为平移量。称为基本小波，又称为母小波。是母小波经平移和伸缩所产生的一组函数，称之为小波基函数，简称小波基。这样式(4-17)又可解释为信号x(t)和一组小波基的内积。在上式(4-17)中，如对a,b都做离散化处理，则（4-18）（4-19）式中是的对偶小波。若是正交小波，则=。式（4-19）称为小波级数，为小波系数。在上两式中，时间t仍是连续的，若取，并令，则(4-18)式就变成为二进小波变换，即（4-20）式(4-20)就称为x(t)的离散小波变换。小波分析(又称为多分辨率分析)的基本思想是把信号投影到一组互相正交的小波函数构成的子空间上，形成信号在不同尺度的展开。从而提取信号在不同频带的特征，同时也保留了信号在各尺度上的时域特征。SSD1A1D2A2A3D3图4-8三层多分辨分析树结构图根据小波理论，多分辨率分析只能对信号的低频部分再分解，而对高频部分不做分解，且相当于每次使用一个低通滤波器和一个高通滤波器。例如图4-8即为一个三层(j=3)小波包分解树的关系。为了满足不同分析的需要，也可以利用小波包(wavepackets)分解，它将频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进行进一步分解。相当于对信号同时使用一个低通滤波器和个带通滤波器，并给出了个频带的信息。如图4-8所示。AAA3AAA3SA1AA2DAA3DA2ADA3DDA3D1DD2ADD3DDD3AD2AAD3DAD3图4-9三层小波包分解树结构图上图中，A表示低频，D表示高频，末尾的序号数表示小波包分解的层数（也即尺度数）。分解具有关系：S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3。另外由于信号分解采用的是二抽取算法，信号每一次分解数据量减半，因此分解后信号的时间分辨率减半。如果需要提高信号的时间分辨率，则可利用信号重构的一种算法使信号的数据量加倍，从而提高时间分辨率。4.3.2小波去噪在LabVIEW的实现通常一些含有噪声的信号的发展趋势是难以分辨的。由于噪声的混杂，在时域中很可能显示不出来有用信号的发展趋势。例如在故障诊断中测得的时域信号由于噪声干扰而分辨不出信号发展趋势，或得到错误趋势，这将势必影响诊断的结果。为解决这一问题，有效的方法就是对信号进行小波分解，以去除干扰信号，得到真实的信号，再进行相应的信号处理。一个含有噪声的信号如下表示：（4-21）式中，s(k)为含噪信号，f(k)为有用信号，e(k)为噪声信号。通常实际工程中e(k)表现为高频信号，而f(k)为低频信号或是一些比较平稳的信号。因此可以首先对信号进行小波分解，一般地噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，从而可以用门限阈值等形式对所分解的小波系数进行处理，然后对信号进行小波重构即可达到对信号的除噪目的。对信号除噪实质上是抑止信号中的无用部分，恢复信号中有用部分的过程。在LabVIEW中应用小波分析对信号进行分析处理、降噪除噪有两种基本方法：一种是应用LabVIEW附加WaveletAnalysis工具包中小波变换、小波包分析、小波除噪等函数来实现对信号的小波分析。另一种方法是利用LabVIEW软件与Matlab结合编写。其中利用LabVIEW做前台界面，后台的框图程序中调用LabVIEW中的MathScript节点函数，从而启动一个Matlab进程来调用在Matlab平台下编写程序来实现最终的小波分析功能。但是本地计算机需要安装相应版本的Matlab应用程序，在LabVIEW程序的运行过程中还要启动Matlab应用程序来执行MathScript中的Matlab程序，从而影响系统的响应时间。小波分析的实现过程是直接应用LabVIEW附加工具包WaveletAnalysis中的小波变换、小波包分析、小波除噪等函数来实现对信号的小波分析处理的。如图4-7所示为LabVIEW附加工具包WaveletAnalysis的小波包分解ExpressVI。通过该配置对话框可以对信号小波包分解。包括选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解计算和小波分解高频系数的量化。对各个分解尺度下的高频系数需要选择一个阈值，从而根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行小波重构。其中关键是阈值的准确选择。只有选择适当的阈值才能将不同频率分量的信号分解，从而分析噪声的种类以及正确的对信号进行预测。图4-10小波包分解ExpressVI图4-8为小波包分解函数的实现框图，其中图中的WaveletPacketAnalysis子VI是实现小波包分析的ExpressVI函数。在其属性中配置小波包分析所选用的小波函数（db4小波）、分解层数等属性，并选择分解层数中的分解积点即可实现对信号的小波包分析。图4-11小波包分解实现程序图4-9是该程序用小波分析对信号的分析结果。第一幅是原信号，其它四幅是对低频成分分解结果（小波包分解树的（1,0），（2,0），（3,0）（4,0）节点）。图4-12小波包分析运行结果相应的小波去噪程序如图4-13所示，其中用到两个小波除噪函数它们的功能基本相同。但是一个是普通LabVIEW的VI图形函数，另一个是ExpressVI的配置对话框文件。分别实现对噪声信号的小波除噪程序。图4-13小波去噪程序框图第五章基于LabVIEW的数据采集和处理的实验调试5.1基于测振台的数据采集系统的实验调试通过电机振动检测系统的虚拟仪器设计，在LabVIEW软件层面上完成对电机转速脉冲信号的数据采集。对电机X、Y方向的振动位移信号的实时采集和显示、信号的小波去噪和数字频域分析。最后对采集的数据、分析的结果进行硬盘储存。对于电机的转速信号，ZT-1型转子振动模拟试验台提供了三种测量方法，分别是磁阻传感器、光电传感器和编码器。三种传感器通过LabVIEWDAQ进行采样，采集到的脉冲脉波形如图5-1（a）、5-1（b）和5-1（c）所示。（a）光电传感器测量的转速脉冲（b）磁阻传感器测量的转速脉冲（c）光电增量型编码器转速脉冲图5-1LabVIEWDAQ采集三种传感器转速信号通过多次试验发现，对于光电传感器，由于转子每转一圈光电传感器才受到一次电平变化从而产生脉冲，在低转速状态下丢失脉冲会导致测量结果误差较大；对于磁阻传感器，在电机转速超过5000rpm时，用磁阻传感器测量转速时采集卡采集到的高频率脉冲信号部分发生畸变（如图5-1（b）），脉冲的高电平建立时间过短导致LabVIEWDAQ采集程序不能准确检测。另外作为一个开放的检测系统磁阻传感器缺乏抗干扰措施，因而也不采用。相对而言，光电编码器产生的信号精度高，工作稳定不易受干扰，本课题即采用光电编码器。光电编码器的输出端子与DAQ板卡的连接配置有两种方案。一种是连接到BNC—2120屏蔽式接线盒上的模拟电压输入端子，DAQ软件采集组态中用模拟电压采集。通过LabVIEW软件的内置脉冲频率检测和计数函数对采集到的实时脉冲电压信号进行检测分析，并计算出单位时间采集到的脉冲数从而得到实时转速。另一种方案是直接连接到BNC-2120屏蔽式接线盒上的脉冲计数端子。该端子是硬件脉冲加计数，没有定时、清零功能。因此在使用时通过设置定时while循环，用寄存器储存上一个时刻的累积脉冲数。定时时刻到时，用本次累积脉冲数减去上一个累计值即得到单位定时采集到的脉冲数。最后通过查询光电编码器的参数换算出电机转速，如图5-2所示。实验结果表明，在电机高转速状态下第一种软件检测脉冲并计数的方案占用内存过图5-2转速测量模块程序大，导致程序运行效率较低，测得的转速数据稳定性较差，程序执行时也易因内存空间不足而报错。相比而言第二种方案，即硬件计数，程序简单，而且无论电机在低转速还是高转速下测得的转速数据误差都很小。所以最终使用的转速测量模块如图5-2所示的第二种方案。测得的转速信号用图5-3所示的转速表控件显示。图5-3LabVIEW转速显示对于电机振动信号，本课题采用电涡流传感器测量XY方向的振动位移。硬件连接时将传感器输出信号端子与BNC-2120屏蔽式接线盒上的模拟电压输入端子相连，DAQ数据采集软件配置模拟电压连续采样。采样得到的振动位移电压信号如图5-4所示。图5-4原始振动信号的LabVIEW显示5.2LabVIEW的FFT和小波去噪的实验调试在频域分析中，若没有小波去噪功能，在时域振动信号中会有比较明显的高频信号；FFT频谱中的中频段会有一定幅值的信号。若是先进行小波去噪，即在LabVIEW程序框图中先调用的小波除噪模块中WADenoised.vi函数，采用db4小波进行4层小波分解、Minimax规则、软阈(soft)类型、singlelevels阈值尺度进行除噪。除噪后的数据再进行快速傅立叶变换（FFT），得到电机振动频谱图。从所得到的结果来看，应用小波除噪处理后的信号较为光滑，频谱图高频分量的幅值有明显的减弱。图5-5是小波去噪前后的时域振动信号的对比。（a）未去噪的时域振动信号（b）去噪后的时域振动信号图5-5小波去噪前后的时域振动信号对比图5-6是小波去噪前后的振动信号通过快速傅立叶变换（FFT）的频域分析图。图5-7是包含小波去噪模块的FFT程序框图。（a）未小波去噪的频域FFT图（b）小波去噪后的频域FFT图图5-6小波去噪前后的频域FFT图对比图5-7有小波去噪的FFT模块程序第六章总结和展望6.1总结本课题研究的是基于LabVIEW的虚拟仪器检测技术及其在ZT-1型转子振动模拟试验台的应用。在采用NI公司的硬件平台和采集控制卡采集由传感器传来的信号波形，并对采集信号进行信号的时、频域分析。其中重点研究了快速傅立叶变换和小波分析在信号处理中的应用，给出其在LabVIEW开发平台的实现。试验表明小波分析对采集信号的消噪、分析信号发展趋势等都有很好的效果。并且程序执行速度快，完全可以在基于LabVIEW开发平台的实际信号采集处理中得到广泛应用。主要研究工作总结：1.系统地介绍了虚拟仪器、信号采集和数据处理理论和实验用ZT-1型转子振动模拟试验台。2.利用NI公司多功能数据采集卡PCI-6024E与LabVIEW软件，学习编写程序实现多通道数据采集、存储及实时信号分析功能；学习虚拟仪器系统软、硬件调试。3.利用LabVIEW软件编写FFT信号处理模块。利用LabVIEW附加WaveletAnalysis小波工具包，实现信号的小波分析处理，如小波包分解、小波除噪。6.2展望课题中研究开发的系统中的信号处理模块已可以取代传统的信号分析仪，实现振动信号的采集和FFT分析。但系统的不少功能还不是很完善，还有很多较新的理论对信号处理和故障诊断方法值得研究和探讨。比如FFT的补零问题、窗函数问题，还有测量系统的稳定性提高等。另外小波分析也只是用了系统的模块，对其理论的理解还有不小的困难。希望本文可以为以后更深入的研究、开发和应用奠定基础。总体来说，在信号的采集和数据处理方面虚拟仪器的应用研究处于不断发展完善的阶段，本文仅是对利用LabVIEW在信号采集和数据处理的应用进行了一些探索，希望能进一步掌握虚拟仪器技术在以信号采集和数据处理技术中的应用。参考文献[1]杨乐平，李海涛，赵勇，杨磊，安学滢．LabVIEW高级程序设计．北京：清华大学出版社，2021.4.[2]雷振山．LabVIEW7Express实用技术教程.北京：中国铁道出版社，2021.4.[3]肖莉，何涛．一种基于虚拟仪器技术的振动测试信号分析系统．河北工学院学报,2021(12):64-66.[4]安静贤，莫秋云，王震．虚拟仪器技术在振动测试中的应用．北京林业大学学报,2021(3):67-70.[5]徐艳华，倪雁冰，杨志永，李可，赵学满．基于虚拟仪器的机械振动测量技术．天津大学学报,2021(10):53-55.[6]万军，蒋世祥，蔡智勇.旋转机械振动信号的小波包分解及故障检测．汽轮机技术,2021(2):95-97.[7]王京春,姜立标,李建如.基于LabVIEW的车速信号采集与处理.东北林业大学学报.2021(7):102-104.[8]丁彦闯，王玲.基于LabVIEW的虚拟振动测试仪的研制.中国仪器仪表，2021（5）：8-9.[9]程学庆，房晓溪，韩薪莘，张健.LabVIEW图形化编程与实例应用.北京：中国铁道出版社，2021.5.[10]罗涟玲，朱日胜.基于LabVIEW的信号处理/存储示波器.广西物理，2021（2）：22-24[11]王俊，迟钦河，俞松耀，熊智慧.基于虚拟仪器技术的测速雷达信号处理系统.微机算计信息，2021（10）：66-68.[12]瞿曌，朱建林，赖旭.远程分布式水轮发电机组振动监测与故障诊断系统的研究.低压电器，2021（7）：26-30.[13]徐晓航，曹丽霞.虚拟仪器技术在特种设备安全检测领域中的应用研究.中国安全科学学报，2021（1）：25-28.[14]胡丹峰.虚拟仪器技术在柴油机故障诊断系统中的应用.微机算计信息，2021（12）：76-77.[15]叶德云，曹薇，何旨弈.基于虚拟仪器的电机振动监测系统及其应用.大电机技术，2021（6）：32-35.[16]王赟松，王有信，全锦.基于虚拟仪器的发动机故障诊断仪.山东工程学院学报，2021（9）：40-44.[17]刘宗玉，陈明，王玮，王安山.基于虚拟仪器的惯导测试与故障诊断系统的设计.测控技术，2021（3）：51-53.[18]冯志鹏,宋希庚,薛冬新,谢宇,邓东风.旋转机械振动故障诊断理论与技术进展综述.振动与冲击，2021（4）：36-40.[19]李晓军，崔学政.应用G语言LabVIEW制作启动画面.微计算机信息，2021（9）：118-120.[20]王立国，张桂琴，韩光信，施云贵.旋转机械远程状态监控与故障诊断系统.吉林化工学院学报，2021（12）：59-61.致谢首先我要感谢赵老师。本论文的选题、课题研究和撰写工作是在赵老师的亲切关怀和悉心指导下完成的。本文的顺利完成还要感谢夏老师的指导。夏老师为毕业设计提供了良好的实验环境并给予了诸多的建议。另外还要感谢陈同学，作为研究生她一直对实验和论文中产生的问题进行及时的解答。最后我要感谢詹昊嵩同学的2个多月的配合，我们在一起克服了不少困难，完成了整个毕业设计的软件和硬件部分的实验以及论文的写作。

社会实践报告系别：班级：学号：姓名：作为祖国未来的事业的继承人，我们这些大学生应该及早树立自己的历史责任感，提高自己的社会适应能力。假期的社会实践就是很好的锻炼自己的机会。当下，挣钱早已不是打工的唯一目的，更多的人将其视为参加社会实践、提高自身能力的机会。许多学校也积极鼓励大学生多接触社会、了解社会，一方面可以把学到的理论知识应用到实践中去，提高各方面的能力；另一方面可以积累工作经验对日后的就业大有裨益。进行社会实践，最理想的就是找到与本专业对口单位进行实习，从而提高自己的实战水平，同时可以将课本知识在实践中得到运用，从而更好的指导自己今后的学习。但是作为一名尚未毕业的大学生，由于本身具备的专业知识还十分的有限，所以我选择了打散工作为第一次社会实践的方式。目的在于熟悉社会。就职业本身而言，并无高低贵贱之分，存在即为合理。通过短短几天的打工经历可以让长期处于校园的我们对社会有一种更直观的认识。实践过程：自从走进了大学，就业问题就似乎总是围绕在我们的身边，成了说不完的话题。在现今社会，招聘会上的大字报都总写着“有经验者优先”，可还在校园里面的我们这班学子社会经验又会拥有多少呢？为了拓展自身的知识面，扩大与社会的接触面，增加个人在社会竞争中的经验，锻炼和提高自己的能力，以便在以后毕业后能真正真正走入社会，能够适应国内外的经济形势的变化