设备状态监测与故障诊断技术课件.ppt

手卫生、标准预防与职业安全、医疗废物管理课件.ppt

,医务人员手卫生规范医务人员职业防护医疗废物管理,医院感染,医院感染指住院病人在医院内获得的感染，包括在住院期间发生的感染和在医院内获得出院后发生的感染，但不包括入院前已开始或者入院时已处于潜伏期的感染。医院工作人员在医院内获得的感染也属医,

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1、上午12时23分,1,信号是信息的载体，信息是信号所载的内容。有用的信息能够反映设备运行的状态和揭示未来的运行趋势。,第二章 信号特征的分析,信号中的某些特征信息与设备故障有很强的依赖关系，要提取这些有用的信号就需要信号处理。,信号特征提取的目的是为了去伪存真以及去除（减少）噪声的干扰，提取反映设备状态的有用的信息。,上午12时23分,2,第二章 内容,2.1 信号分类2.2 信号的幅值域分析2.3 信号的时域分析2.4 信号的频域分析2.5 信号的预处理,上午12时23分,3,2.1 信号分类,上午12时23分,4,上午12时23分,5,对不同类型的信号，其处理、分析的方法也是不同的。这些分。

2、析方法有：,幅值域分析；时域分析；频域分析。,上午12时23分,6,2.2 信号的幅值域分析 根据信号幅值大小的分布分析其特征。,上午12时23分,7,波形的简单幅域特征：最大、最小值、均值、均方根值等。,波形的基本幅域特征：幅值概率密度函数 PDF (Probability Density Function) 从PDF 可导出幅域特征参数。,一、随机信号的幅值概率密度函数,幅值概率密度函数：信号幅值落在某一区域的概率与区域长度之比（区域趋向无穷小）。,上午12时23分,8,上午12时23分,9,例：求x=sin(t)的p(x)t=0:2*pi/50:2*pi;x=sin(t);p=1./(s。

人体器官移植课件.ppt

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3、qrt(1-x.2)*pi);subplot(2,1,1)plot(t,x)subplot(2,1,2)plot(x,p),上午12时23分,10,可以利用Matlab提供的概率密度函数计算信号的概率密度函数。,不同信号的概率密度函数是不同的，所以可以利用概率密度函数作为故障诊断的依据。,上午12时23分,11,二、有量纲幅值域诊断参数,均值:,对于平稳的各态历经信号用中间的公式，对于离散信号用后面的公式。,随机信号的幅值域参数与幅值概率密度函数有密切关系。,峰值: xp=max(abs(x),均值代表常值分量，也是静态部分，一般对故障诊断不起作用。,上午12时23分,12,方根幅值:,均方根。

4、值RMS:,均方根值也是信号的有效值，反映信号能量的大小。,绝对平均值：,上午12时23分,13,方差:(var),方差反映信号的分散程度。,歪度反映幅值概率密度函数对纵轴的不对称性，越大越不对称。,歪度:(skewness),上午12时23分,14,峭度:(kurtosis),峭度是表征曲线陡峭程度的物理量。峭度对大幅值敏感。随着故障的出现，峰值xp，有效值rms，峭度等都会增加，但是增加较快，对探测信号中有脉冲的故障特别有效。,上午12时23分,15,Shape factor: 波形指标Crest factor: 峰值指标Impulse factor: 脉冲指标Clearance fact。

5、or: 裕度指标Kurtosis value: 峭度指标,三、无量纲幅值域诊断参数,上午12时23分,16,举例：信号x1=2sin(t),x2=5sin(2t),可见信号幅值的改变不影响无量纲幅值域诊断参数。,而正弦信号和三角波等类似信号的频率也不影响无量纲幅值域诊断参数。这是因为这些信号的频率不影响幅值概率密度函数。,上午12时23分,17,四、幅值域诊断参数的特点,峭度指标、裕度指标和脉冲指标对冲击脉冲型早期故障有较高敏感性(分子是信号的四次方 、最大值、最大值)，但稳定性不是很好(分母是有效值的四次方、方根幅值、绝对均值)。,均方根值则相反，对早期故障不敏感，但稳定性良好，随着故障发展。

6、单调上升。,实际使用时，可以同时用峭度指标(或裕度指标)与均方根值进行故障监测，以兼顾敏感性与稳定性。,上午12时23分,18,幅值域参数敏感性与稳定性对照表,上午12时23分,19,2.3 信号的时域分析,幅值域分析主要关注的是数值的大小，与信号的时序无关，亦即与信号的波形无关。实际上一些故障信号的波形具有明显的特征。,上午12时23分,20,一、自相关函数,自相关函数的性质：,1) 自相关函数是偶函数。Rx()= Rx(-),2) Rx()在=0时取最大值，Rx(0)=,3) Rx()=,4) 周期信号的自相关函数仍是同频率的周期信号，不反映相位信息。,5) 相关系数x描述波形的相似程度。。

7、,上午12时23分,21,上午12时23分,22,几个信号的自相关函数1）白噪声的自相关函数是函数。,2）正弦信号,3）正弦信号加随机噪声。较大时，近似为正弦信号的自相关函数。利用此关系可以抑制随机噪声的影响，分离周期信号。,4）窄带随机信号,5）宽带随机信号,上午12时23分,23,二、互相关函数,性质：,1）互相关函数不是偶函数。Rxy()= Ryx(-),2) Rxy(0)不一定取得最大值。,3） Rxy()=xy,4) 同频相关，且保留相位差信息。不同频不相关。,5）互相关系数xy描述波形的相似程度。,上午12时23分,24,上午12时23分,25,Matlab中计算序列的自相关和互相。

8、关函数xcorr(x)：计算x序列的自相关序列xcorr(x,y)：计算x,y的互相关序列cov(x)：计算x的自协方差序列（信号去掉均值后的自相关）cov(x,y)：计算x,y的互协方差（两个信号均去掉均值后的互相关）corrcoef(x)：计算自相关系数corrcoef(x,y)：计算互相关系数,上午12时23分,26,三、相关分析在故障诊断中的应用,2S=vmS=vm/2,1.查找输油管线的漏损位置,上午12时23分,27,2.检测材料的降噪性能反响室内放有噪声源，噪声通过空气传给接收器a和b，比较装上和不装上隔声材料的两种情况下以a、b接收到的随机信号的相关程度，即可确定该材料的降噪性。