基于加速度传感器的高频振动信号检测技术研究(论文)

刘志国 秦敏

（北京师范大学 核科学与技术学院，北京，100875）

摘要：本文介绍了一种基于普通压电加速度传感器的高频振动信号检测技术的实现方法，并论述了高频振动信号的采集、时域分析、频域分析及功率谱分析程序的算法实现。检测系统硬件部分主要包括压电加速度传感器、电荷放大器和高速采集卡，软件部分包括信号采集程序和信号处理程序，开发语言为Delphi。通过对各频段的信号进行检测对比实验，实验结果表明此系统能有效的检测到高频振动信号的变化。

关键词：加速度传感器 高频振动信号 时域分析 频域分析 功率谱分析

Research of High Frequency Vibration Signal Detection Technology

Based on Accelerometer

LIU Zhi-guo Qin min

(College of Nuclear Science and Technology in Beijing Normal University , Beijing

100875 , China)

Abstract: A implementation method of high frequency vibration signal detection technology based on accelerometer is introduced in this article, as well as the algorithm realize of high frequency vibration signal’s data acquisition, time-domain analysis, frequency-domain analysis , and its power spectral analysis . The hardware of this detection system mainly includes piezoelectric accelerometer, charge amplifier, high-speed data acquisition card. As for the software aspect, it includes signal acquisition procedure and signal process procedure, which is coded in Delphi language. By giving the contrast experiment to the detected signals in different frequency, the experiment result indicates that this kind of detection system can effectively sense the change of high frequency vibration signal.

Keywords: Accelerometer High frequency vibration signal Time-domain Analysis Frequency-domain analysis Power spectral analysis

1 引言

机械振动信号按频率大小可以分为低频、中频、高频信号。高频振动信号为频率大于1000HZ

的信号，通常在高频范围内，主要测量的振幅是加速度，它表征振动部件所受冲击力的强度，冲击力的大小与冲击的频率与加速度值正相关。为了检测高频振动信号，研究者通常选用压电加速度传感器，这种类型的传感器因其频响宽、动态范围大、可靠性高、使用方便，受到广泛应用。本文论述的基于普通压电加速度传感器的高频振动信号检测系统正是应用此种传感器进行高频信号的采集，并基于Delphi语言开发出信号的时域分析、频域分析、功率谱计算等处理程序。实验数据表明，这套系统能高效、敏捷的检测出高频振动信号的变化。

2 检测系统构成及原理 2.1检测系统构成

本系统硬件部分主要包括压电加速度传感器、电荷放大器和高速采集卡，软件部分包括信号采集程序和信号处理程序。系统构成如下图1所示，高频振动信号经由压电加速度传感器检测，送至电荷放大器，然后由高速采集卡将检测到的模拟信号转换为数字信号传送给计算机，信号处理程序对采集到的信号进行处理和显示，从而实现高频振动信号的检测。

所选压电加速度传感器主要技术参数如下，灵敏度：30.0mV/g（测量条件：160Hz，1g），量程：166g,分辨率：0.0007g,频率范围：1-15000Hz（±10%），谐振频率：46KHz，激励电压：18-30Vdc.系lance公司LC0158T型号产品。

电荷电压滤波积分放大器是一个具有深度负反馈的高增益电荷放大电路，它将输入电荷信号变成与之成正比的电压信号。本系统选用北京波谱世纪公司BZ2105-4型号产品，主要技术参数如下：电荷输入范围：0.1pC-50000pC，电压输入范围：0.1Vp-5Vp，电压输出范围：-5V—+5V。电荷增益：0.001、0.01、0.1、1、10五档，电压增益：1、10、102、103、104五档。

所选高速采集卡主要技术参数如下，分辨率：12位，4通道，连续实时传输32Mbytes/S，触发采样率20MS/s/CH,硬件FIFO:256M，输入范围：-5V—+5V,传输接口USB2.0高速屏蔽线。系北京星烁华创公司FCFR-USB9825B-20型号产品。采集卡系统工作框图如下图2所示。

2.2 检测系统原理及实现

2.2.1 采集程序实现

严格来说振动信号的采样过程包括信号适调和A/D转换两个过程。影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素。采样方式不同，采集信号的精度不同，而采样频率则受制于信号最高频率，量化精度则取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。采样定理帮助确定合理的采样间隔△t以及合理的采样长度T，保障采样所得的数字信号能真实地代表原来的连续信号x(t)，因此采样频率的选择必须符合采样定理要求[1]。

FCFR-USB9825采集卡分辨率为12位，提供了4个采集通道，提供2种触发源包括外触发和软件触发，4种采集模式包括连续采集，后触发采集，延时触发采集，连续触发采集。驱动文件提供了底层驱动程序库的用户级函数接口封装所用的动态库，驱动程序函数接口输入库以及函数调用头文件。动态库文件提供了一系列简单函数，帮助用户完成设置和读数操作，实现实时采集和实时处理 。

采集卡软件流程图如下图3所示，先调用InitAD 函数初始化和启动AD,然后调用ReadAD发出读请求，最后调用StopAD函数结束采集。

采集程序主界面和采集参数设置界面分别如下图4和图5所示，本程序可以实现1个，2

个或者4个通道同时采样，手动选择采样频率和采样长度。

2.2.2 时域分析实现

振动信号时域处理是对振动波形的分析，从记录的时域信号中提取各种有用的信息或将记录的时域信号转换成所需要的形式[2]。时域描述是信号最直接的描述方法，它反映了信号的幅值随时间变化的过程，从时域描述图形中可以知道信号的时域特征参数，即周期、峰值、均值、方差、

均方值等。它们反映了信号变化的快慢和波动情况，因此时域描述比较直观、形象、便于观察和记录。

振动信号的三要素包括：1）振幅A 2）频率f 3) 初始相位角。振动幅值A的表征方法主要包括振幅A的均值，均方值，和方差。现将上述时域分析的主要参数简要介绍如下[3]:

1.均值X:表征了随机振动信号变化的中心趋势，是信号的稳定分量，其表达式为：

1NXx(k)Nk12.均方值x:表征了振动信号的平均能量，其表达式为：

2 其中，N表示总的采集点数，x(k)表示振动信号的样本函数。

1N2xxk1N2(k)

其中，N表示总的采集点数，x(k)表示振动信号的样本函数。

3.方差x:表征了振动信号的波动分量，其表达式为：

21 N2x[x(k)X]k1N2

其中，N表示总的采集点数，x(k)表示振动信号的样本函数，X为样本均值。

2.2.3 频域分析实现

信号的频域描述可以揭示信号的频率结构，即组成信号的各频率分量的幅值、相位与频率的对应关系，因此在动态测试技术中得到广泛应用。频域分析的实现是建立在傅里叶变换的基础之上的。

1）快速傅里叶变换

快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步[4]。

2）窗函数的选取

数字信号分析需要选取合理的采样长度，这个长度就是数据采样对原始信号的截断，若截断长度为（－T～T），则对于|t|＞T的连续信号x(t)值均为零，因此得到的频谱与实际频谱存在一定差异，表现为频谱上出现旁瓣，主瓣的幅值与输入的时间信号幅值产生了差异（降低）。 为了降低时间波形因截断引起的频域振荡现象，在信号分析时多采用加窗的方式进行修正，窗函数就是截断函数，不同的窗函数对旁瓣的抑制能力也有区别。一般来说，窗函数必须具备以下基本要求：窗谱的主瓣要窄且高，旁瓣要小，正负交替接近相等，以减小泄漏或负谱现象[5]。 常用的窗函数及其性能指标如表1 所示。

表1典型窗函数的性能特点

窗函数类型 －3dB带宽 等效噪声带宽 旁瓣幅度dB 旁瓣衰减dB/10oct 矩形 三角 汉宁 海明 高斯 0.89B 1.28B 1.20B 1.30B 1.55B B 1.33B 1.23B 1.36B 1.64B －13 －27 －32 －42 －55 －20 －60 －60 －20 －20 检测系统窗函数选择界面如下图6所示，可以根据采集信号的特征实时的选取合适的窗函数对数据进行加窗运算。

2.2.4 功率谱分析实现

功率谱针对功率有限信号，所表现的是单位频带内信号功率随频率的变化情况。它保留了频谱的幅度信息，但是丢掉了相位信息，所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。功率谱是具有单位频率的平均功率量纲，故而通过功率谱密度函数可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况[6]。

功率有限信号的功率谱函数与自相关函数是一对傅氏变换。对于平稳随机过程的功率谱密度函数，可以用相关函数的傅立叶变换来定义谱密度：

定义功率有限信号

f(t)的自相关函数为R(), 其功率谱为p(w)limFT(w)T2T，平均功

1率P2p(w)dw，则有：

1R()lim自相关函数：

TTT2T2f(t)f*(t)dt

1利用相关定理，对R()2

F(w)ejwdw两端乘以

21并取T之极限，可得： T1R()2p(w)ejwdw

p(w)功率谱曲线

R()ejwd

p(w)所覆盖的面积在数值上即为信号的总功率。

3 实验分析

3.1 实验条件

在实验室条件下，室温25 ℃左右，将传感器按要求安装在金属管壁上。选择3种信号源介

质，分别为木棒，金属棒，砂粒（粒径分80目 和100目 ），木棒和金属棒用于产生连续的，强度相当的冲激响应，砂粒用于与金属管壁摩擦产生高频振动信号。

检测频段选取5段进行对比试验，分别为1）0-1000Hz 2)1000-10000Hz 3)10000-15000Hz 4)15000-20000Hz 5）20000-30000Hz ,观测功率谱图的变化。

采样参数设置如下：选择1个采样通道，采样频率为80000Hz，采样长度8192点，采样间隔10ms,窗函数选取高斯窗，时域谱图坐标设为手动，纵坐标量程选为1V。

将获取的数据进行数字滤波处理，可得实验结果中的谱图。

3.2 实验结果

1）用木棒，金属棒产生强度相当的连续冲激响应，用砂粒与管壁摩擦可产生高频的振动信号。上述3种振动信号的时域谱图及其对应的频谱图如下所示：

图7为木棒产生的冲激响应时域信号，X轴是时间，单位ms,Y轴是电压值，单位是V,表征

时域信号的振幅大小，图7.1为其对应的频谱图，X轴是频率，单位Hz, 纵坐标选为自动量程，故Y轴值为电压相对强度，无量纲,表征振幅大小。

（图7 木棒产生的冲激响应时域信号）

（图7.1 木棒产生的冲激响应频谱图）

图8为金属棒产生的冲激响应时域信号，X轴是时间，单位ms,Y轴是电压值，单位是V,表征时域信号的振幅大小，图8.1为其对应的频谱图，X轴是频率，单位Hz, 纵坐标选为自动量程，故Y轴值为电压相对强度，无量纲,表征振幅大小。

（图8 金属棒产生的冲激响应时域信号）

（图8.1 金属棒产生的冲激响应频谱图）

图9为用粗砂（80目）与管壁摩擦产生的高频振动信号，X轴是时间，单位ms,Y轴是电压值，单位是V,表征时域信号的振幅大小，图9.1为其对应的频谱图，X轴是频率，单位Hz, 纵坐标选为自动量程，故Y轴值为电压相对强度，无量纲,表征振幅大小。

（图9 粗砂（80目）产生的高频信号时域谱图）

（图9.1 粗砂（80目）产生的振动信号对应频谱图）

图10为用细砂（100目）与管壁摩擦产生的高频振动信号，X轴是时间，单位ms,Y轴是电压值，单位是V,表征时域信号的振幅大小，图10.1为其对应的频谱图，X轴是频率，单位Hz, 纵坐标选为自动量程，故Y轴值为电压相对强度，无量纲,表征振幅大小。

（图10 细砂（100目）产生的高频信号时域谱图）

（图10.1 细砂（100目）产生的高频信号频谱图）

从上述3种信号的频谱图可以看出，木棒产生的振动信号频率主要集中在低频段0-500Hz，

在1000Hz以上很难观察到明显的波形。对金属棒而言，其产生的振动信号具有很宽的频带，主要集中在1000-15000Hz,在6000-13000Hz这个频段内观察到的波峰非常明显，甚至在20000Hz以上也有清晰的波峰产生。粗砂产生的信号频带非常广，基本覆盖了全频段0-40000Hz,相对冲激响应信号而已，信号强度要小很多，8000Hz以上频带内均观测到明显的波峰。细砂产生的信号跟粗砂类似，也基本覆盖了全频段0-40000Hz,信号强度比粗砂稍弱，在9000Hz以上频带内均观测到明显的波峰。由此可知，细砂信号的振动频率比粗砂更高，但强度要弱。 2）木棒，金属棒，砂粒3种信号源的功率谱图在5个频带内的对比试验

用木棒和金属棒产生连续的，强度相当的冲激响应，用砂粒与金属管壁摩擦产生高频振动信号，观测三种信号源的功率谱图。图11和12中，X轴为时刻t,Y轴值为信号电压相对强度的对数值（取以10为底的对数）。

图11描述了3种信号源分别在0-1000Hz，1000-10000Hz,10000-15000Hz三个频段内的功率谱对比图。

（图11 3种信号源在0-1000Hz，1000-10000Hz,10000-15000Hz三个频段内功率谱图） 图12描述了3种信号源分别在0-1000Hz，15000-20000Hz,20000-30000Hz三个频段内的功率谱对比图。

（图12 3种信号源在0-1000Hz，15000-20000Hz,20000-30000Hz三个频段功率谱图） 从图11和图12观测到：

在0-1000Hz的频段内，木棒的功率谱波峰最明显，金属棒只有微小波峰产生，粗砂和细砂基本没有波峰产生。

在1000-10000Hz的频段内，木棒与金属棒均有明显明显功率谱波峰，但木棒信号的强度要比金属棒弱，粗砂和细砂在此频段内也观测到明显波峰，但强度较弱。

在10000-15000Hz的频段内，木棒的振动信号在功率谱上基本没有波峰产生，金属棒波峰非常明显并且，波峰振幅较大，说明强度较大。粗砂和细砂也出现明显波峰，波峰振幅值较大，说明信号强度较大。

在15000-20000Hz的频段内，木棒出现零星波峰，金属棒波峰非常明显，并且强度较大。粗砂和细砂也出现明显波峰，强度较大，粗砂信号比细砂信号强度稍强。

在20000-30000Hz的频段内，木棒基本没有波峰产生，金属棒波峰较明显，但强度较15000-20000Hz频段内要弱，粗砂和细砂信号均出现明显波峰，强度较大，粗砂信号比细砂信号强度稍强。与15000-20000Hz频段内的信号进行对比，发现砂粒振动信号在15000-20000Hz内具有更好的信噪比。

4 结论

1）这种基于加速度传感器的高频振动信号检测系统能实现振动信号的实时检测，对高频振

动信号而言，经数字滤波处理后，能很好的滤除不相干的信号，具有很好的信噪比。但由于金属的冲激响应具有很宽的频段，所以如果信号源里混有此类信号，则对高频振动信号的检测效果不明显。

2）砂粒（粒径80目和100目）与金属管壁摩擦产生的信号主要集中在高频段（>8000Hz）,观察发现在10000Hz以上的特征频段内，本系统能迅速检测到砂粒振动信号的变化，在10000-15000Hz的特征频段内，具有最好的信噪比。

参考文献

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