相干函数与相关函数默认是分8段计算功率谱吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-16 03:04 标签： 相干功率计
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blogTitle:'功率谱估计、自相关函数估计、相干函数',
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功率谱波形分析和相关分析
功率谱分析包括自功率谱密度（自谱）和互功率谱密度（互谱）的分析。功率谱分析是谱分析中的重要一环。频谱分析中，幅值谱常通过傅立叶变换求得，功率谱可通过幅值谱的平方求得，另外也可以通过相关函数的傅立叶变换求得。功率谱在对各种动力学过程的分析中，具有更加明显的效果，功率谱图中突出了主频率。许多动力过程的破坏是与功率紧密相关的，而且随机信号往往只作功率谱分析。用FFT方法直接从原始数据计算功率谱密度估计，从原理上讲，可以用任意采样长度N。但是，为了减少运算次数，实践中往往采用的长度是N=2m(m为正整数)的记录数据。因此，数据序列必须被截取或者加上零点，以得到所要求的数据点个数。也就是说，对原始数据必须用时间窗进行处理。信号的相关分析是时域分析的重要内容之一，它不仅适用于随机信号，确定性信号也经常采用。相关函数有自相关函数和互相关函数两种，前者描述了同一信号的现在值和过去值之间的关系，后者描述了两个信号之间的相互关系或相似程度。测试数字信号的相关分析就是求出自相关函数的估计和反应两信号相关程度的互相关函数估计及其对应的相关系数。系统的相关分析如图所示，包括自相关分析和互相关分析两种，用户可以对任意一个通道的信号进行自相关分析，对任意两个通道的信号进行互相关分析，从而实现水泵故障定位判断。自相关分析可用于以下几个方面：1、判断信号的性质。周期信号的自相关函数仍为同周期的周期函数;对于随机信号，当时间延迟趋于无穷大时，自相关系数趋于信号均值的平方，当时间延迟为零时，自相关系数为最大，等于1。2、用于检测随机信号中的周期成分，尤其是广一水泵噪声中的确定性信号。因为周期信号在所有时间延迟上，自相关系数不等于零，而噪声信号当时间延迟趋于无穷大时，自相关系数趋于零。3、对自相关函数进行傅立叶变换，可以得到自功率谱密度函数。上述这些性质在故障检测中是很有用的，最直接的应用是检验数据是否相关，其次是用于检测混于随机噪声中的周期信号。正常的机器，没有故障存在，振动是随机的，所以自相关函数是一窄脉冲。不同信号具有不同的自相关函数，是利用自相关函数进行故障诊断的依据。正常运行的广一管道泵，其平稳状态下的振动信号的自相关函数往往与宽带随机噪声的自相关函数相近，而当有故障，特别是出现周期性冲击故障时，在滞后量为其周期的整倍数处，自相关函数就会出现较大峰值。图1是实测的自相关波形分析图。图1：自相关波形分析图相关函数(r)表示波形与自己相差一个时间r值时的相似程度，定义为信号x(t)在时间t时的值与另一信号y(t)在时间为（t+r)时的值的乘积的平均值。互相关系数的值总是在[-1，1]的区间上。互相关分析可用于以下几个方面：1、研究系统的时间滞后性质，系统输入信号和输出信号的互相关函数，在时间延迟等于系统滞后时间的位置上出现峰值。2、利用互相延时和能量信息可以对传输通道进行分析识别。3、检测水泵噪声中的确定性信号。4、确定振动噪声主要来源于哪一个部件。5、对互相关函数进行傅立叶变换，可以得到互功率谱密度函数。互相关函数的大小直接反映所研究的两个信号之间的相关性。它有很多重要的应用。一是可确定信号源所在位置，因信号在信道中传输的时延，可用互相关函数峰值的时延确定；二是可检测出受通道噪声干扰的周期信号。互相关函数可用于测量机械振动系统响应信号对于激励信号的滞后时间，在输入输出信号的互相关图上峰值对应的h就是这个滞后时间。它表示y(t+r。）与x(t)最相似，即与激励信号最相似的是将响应信号向右h所得之信号。不过在实际应用中有时不能使用此方法，因为在某些情况下，互相关图上可能无明显高峰值，遇到这种情况就要用互谱分析来确定滞后时间。图2是实测的互相关波形分析图。图2：互相关波形分析图标签:&nbsp&nbsp&nbsp
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