振動訊號的平滑處理
一般來說,資料採集器得到的振動訊號會包含有雜訊成分。這些雜訊訊號主要包括:無規律的隨機干擾訊號和其它週期性的高頻干擾訊號等。由於隨機干擾訊號與正常訊號相比,其頻帶更寬,因而所採集的離散的振動訊號資料曲線上就會出現很多毛刺,這些毛刺為幹攏訊號的表現形式。這時我們就需要對資料進行平滑處理,使曲線更加光滑,從而減小幹攏訊號對真實資料的影響。而且,資料平滑處理還可以被用來消除訊號不規則趨勢項。在感測器量測振動訊號的過程中,測試儀器難免會受到各種各樣的影響因素的訊號干擾,引起造成個別測點的取樣訊號與基線的偏差非常大,這種結果會影響分析結果的準確性。這時,我們也可以利用資料平滑處理技術將不規則的趨勢項從採集到的原始訊號中減去,從而獲得資料訊號的真值。目前,平滑處理常用的幾種方法主要有以下幾種,分別如下文所述。
1平均法
平均法的基本計算公式如下：
式中:x表示為取樣資料;表示平滑處理後的結果;m表示資料點數;2n+1表示平均點數;h表示加權平均因子。若將(1)看作乙個濾波公式,此時還可認為是乙個濾波因子。因此,加權平均因子必須滿足下式:
對於簡單平均法hn=1/2n+1（n=0,1,2,…,n）,即
對於加權平均法,若作五點加權平均(n=2),可取
直線滑動平均法的原理就是基於最小二乘法的演算法,把離散資料轉變成為線性平滑的資料.
五點滑動平均(n=2)的計算公式可以如下式所示:
2 五點三次平滑法
五點三次平滑法也是以最小二乘法為主要方法對離散資料進行平滑處理,具體過程是重複採用三次最小二乘多項式平滑的方法。五點三次平滑法用計算公式表達為:
五點三次平滑方法適合於處理時域和頻域訊號。時域資料的平滑處理方法,可以減少高頻隨機雜訊與振動訊號混合。也可以用於使頻域資料轉變成光滑的光譜曲線,以便更好地適合在模態引數識別的需要。但是,該頻域資料將通過五點的三倍平滑光譜曲線峰值下半身中變寬識別引數有可能會造成錯誤的增加。因此,平滑的次數不能太多.
例3:下圖4.2-3a是對某橋梁監測系統中採集到的加速度時程曲線,圖中可以看出此資料曲線上有很多毛刺,說明其高頻成分較大,因此需要對此資料進行平滑處理。通過多次的平滑處理後獲得了圖4.2-3b中所示的資料圖。
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