环境实测数据与实验剖面设计1

1、环境测量数据和环境剖面设计实验报告类别：学生证：名称：频道：实验时间：实验1恒定频率正弦实验1实验原理机器运动时，由于旋转部件不平衡、载荷不平衡、结构刚度各向异性、间隙、润滑不良、支撑松动等因素，总是伴随着各种振动。机械振动在大多数情况下是有害的，它经常降低机器的性能，破坏其正常运行，缩短其使用寿命，甚至导致事故。机械振动伴随着噪音，噪音会恶化环境并危及健康。另一方面，振动也用于完成有用的工作，如运输、压实、清洁、破碎、脱水等。必须正确选择振动参数，充分发挥振动机械的性能。振动测试包括两种方式：一种是测量机械或结构在工作条件下的振动，如振动位移、速度、加速度、频率和相位等。了解被测对象的振动状

2、态，评价等级，寻找振动源，对设备进行监测、分析、诊断和预测。二是对机械设备或结构施加某种激励，测量其受迫振动，从而获得被测对象的振动力学参数或动态性能，如固有频率、阻尼、刚度、频率响应和模态等。振动的振幅、频率和相位是振动的三个基本参数，被称为振动的三要素。振幅：振幅是振动强度的标志，可以用峰值、有效值和平均值来表示。频率：不同的频率成分反映了系统中不同的振动源。通过频谱分析，可以确定主要频率分量及其幅值，从而找到振动源并采取相应的措施。相位：振动信号的相位信息非常重要，如共振点的确定、测量模型、旋转部件的动平衡、振动主动控制、降噪等。对于复杂振动的波形分析，各谐波的相位关系是必不可少的。在振

3、动测量中，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，是研究动态强度和疲劳的重要基础；振动速度决定噪音水平，而人对机器的敏感度是由大频率范围内的速度决定的。速度与能量和功率有关，并决定动量的大小。实验原理可以概括为：计算机控制振动台发出正弦振动信号，安装在振动台上的加速度传感器将振动信号传输给信号采集仪，再经模数转换后传输给安装有DASP软件的计算机。经过观测、分析和处理后，将采集到的信号导入matlab进行时域和频域数据处理，利用均值法得到振幅，即可任意取一个周期的数据。从时域图来看，周期是T，频率是周期的倒数，即频率F。因此，它的采样频率是16

4、0赫兹。在本实验中，振动台产生振动激励，信号采集仪通过加速度传感器采集数据，并送入计算机进行分析。实验示意图如图1所示。图1实验示意图2技术正弦信号的峰值、有效值和频率(1)正弦信号的幅度和频率测量图如图2所示：图2正弦信号振幅和频率的测量图从图2可以看出，正弦信号的振幅约为5(g)(2)如果正弦信号的频率是周期信号，正弦信号的振幅和频率放大测量图如图3所示：图3正弦信号振幅和频率的放大测量图采样点取20，上图显示T=0.068s秒，因此f=1/T=14.7059赫兹.(3)用matlab计算峰值、有效值和频率。计算输出：波形的峰值为3.9986波形的有效值为2.8274频率(HZ)为25.0

5、073计算方法经计算发现，当采样点为20时，由图像计算的周期和频率与用所有数据编程计算的频率有一定的差异，误差为(25.0073-14.7059/25.0073=0.4119)。可以看出累积误差很大。同时，通过分析其他学生的数据，可以看出所选的采样频率可能较低。3 MATLAB源代码清楚的乔肖国1=加载(e: MATLAB运行程序 160 HZ1 # 2 . txt)；巧笑多=零(12288，1)；巧笑多=巧笑多1(1:12288，3)；fs=160%采集频率Ts=1/fs。%采集间隔N=20%收集积分，第二次取20n=0:N-1；t=n * Ts%时间序列支线剧情(211)，剧情(t，巧笑多

6、(1:N)；网格打开标题(正弦信号的振幅和频率测量)Xlabel(时间)Ylabel(振幅(g)f=N * fs/N；%序列转换X=fft(巧笑多(1:N)；%傅里叶变换子情节(212)，情节(f，ABS(X)* 2/N)；Xlabel(频率(赫兹)Ylabel(振幅(g)网格打开I=6；j=0；y=0；s=0；b=零(1，长度(巧笑多)；而I=长度(巧笑多)-1%取每个周期峰值的平均值如果防抱死制动系统(小乔制动系统(一)防抱死制动系统(小乔制动系统(一)防抱死制动系统(小乔制动系统(一)防抱死制动系统(小乔制动系统(一)防抱死制动系统(小乔制动系统(一)防抱死制动系统(小乔制动系统(一)防

7、抱死制动系统(包括正负峰值)s=s abs(巧笑多(I)；j=j 1；%是周期数，其中一半是周期数b(j)=I-6；目标I=I 1；目标m=s/j；v=m/(20.5)；T0=(最大值(b)-b(1)* Ts/(0.5 * j)；fc=1/T0；Fprintf(峰值波形为)，disp(m)%输出Fprintf(波形的有效值为)，disp(v)Fprintf(频率(HZ)，disp(fc)%ENDT0=(最大值(b)-b(1)* Ts/(0.5 * j)；fc=1/T0；Fprintf(峰值波形为)，disp(m)%输出Fprintf(波形的有效值为)，disp(v)Fprintf(频率(HZ)

8、，disp(fc)%END实验2随机振动实验1实验目的(1)在理论研究的基础上，通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特性，能够从频谱中读出所需的信息。(2)了解信号频谱分析的基本方法和仪器。(3)利用Matlab编写相关程序，计算随机信号的自功率谱密度。2实验原理(1)自功率谱密度与平均频率的关系分析了自功率谱密度与平均次数的关系。平均次数为1、10和20，相当于FFT的数据长度：分别为2048、20480和40960。利用matlab工具箱中的功率谱密度函数估计信号的自功率谱密度。通过分析可以得到自功率谱密度与平均时间的关系。(2)利用自功率谱密度计算均方根值自功率谱密度是均方值在频率上的分布

9、，均方根值是均方值的平方根。信号的均方值等于S(f)，它是所有频率的总和，即接触信号和离散信号的总和：(3)计算时域中的均方根值被测实验数据数组(行向量)与数组的转置乘积可以得到数组中数据的平方和，然后对其进行平均得到均方根值。(4)由域数据计算的均方根和由自功率谱密度计算的均方根之间的关系通过分析比较，可以得到时域数据计算的均方根和自功率谱密度计算的均方根之间的关系。给出平均时间为1、10和20的自功率谱密度，并解释它们不同的原因。图1 1，10，20自功率谱密度从图1可以得出以下结论：采样点越多，功率谱估计曲线越平滑。根据程序，rms1=4.5023，rms2=4.5023，即由自功率谱密

10、度计算的均方根和由时域数据计算的均方根的结果是相同的。4 MATLAB源代码清楚的巧笑1=加载(e: MATLAB运行程序随机1 # 2 . txt)；巧笑多=零(53248，1)；巧笑多=巧笑多1(1:53248，3)；N=2048。fs=160dt=1/fs；no verlap=0；%无重叠nfft=N；window=hanning(nfft)；% Hanning窗口dflag=无；%无拒绝处理pxx=0(20 1 1，N/2 1)；对于i=1:20%分别对20组数据执行psd操作Pxx(i，1:N/2 1)，f=psd(巧笑多(N*(i-1) 1):i*N)，nfft，fs，window

11、，noverlap，dflag)；目标%计算时域中的均方根%T=53248/fs。RM S1=0；对于i=1:53248rms 1=rms 1 qiaoxiaoduo(i)2*dt；目标rms1=(rms1/T)(1/2)% % % % % %韩琦，韩琦% % % % % %n=长度（乔晓双)；%唉哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟哟fs=160%范琼y=fft(乔晓双，n)；%范仲淹！范仲淹！范仲淹！范仲淹mag=防抱死制动系统(y)/n；%-你好rms 2=sqrt(sum(may ). 2；px(1:

12、20，1:n/2 1)=10 * log 10(px(1:20，1:n/2 1)；%吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊，吴经熊对于i=1:10 90年10px(21.1:n/2 1)=px(21.1:n/2 1)px(I . 1:n/2 1)；结束了px(21.1:n/2 1)=px(21.1:n/2 1)/10；对于i=1:20 90年20px(22.1:n/2 1)=px(22.1:n/2 1)px(I . 1:n/2 1)；结束了px(22.1:n/2 1)=px(22.1:n/2 1)/20；图(2)子出图(3，1，1)；出图(f，px(1.1