《测量系统的组成》PPT课件.ppt

被测量3.1测量系统的组成 传感器 信号调理 信号处理 显示记录 激励装置  在测量系统中，传感器的作用是：当传感器受被测量的直接作用后，能按一定规律将被测量转换成同种或别种量值输出，其输出通常是电信号如金属电阻应变片是将机械应变值的变化转换成电阻值的变化，电容式传感器测量位移时是将位移量的变化转换成电容量的变化等 传感器输出的电信号种类很多，输出功率较小，一般不能将这种电信号直接输入到后续的信号处理电路或输出元件中去信号调理环节的主要作用就是对信号进行转换和放大，即把来自传感器的信号转换成更合适进一步传输和处理的信号这时的信号转换，在多数情况下是是电信号之间的转换 信号处理环节接受来自信号调理的信号，并进行各种计算，滤波，分析，将结果输出至显示，记录或控制系统，例如，扭矩传感器可以测出转轴的转速n和它的扭矩M，信号处理环节对M和n进行乘法运算可以得到此转轴的传输的功率P=Mn，然后将其输出到显示与记录设备上 当测试工作所希望获取的信息并没有直接载于可检测的信号中，这时测量系统就需要选用合适的方式激励被测对象，使其产生既能充分表征其有关信息又便于检测的信号。

信号显示记录环节以观察者易于识别的形式来显示测量的结果，或将测量结果存储，供需要时使用 在上述所有环节中，为保证测量结果的准确性，必须遵循的基本原则是各环节的输出量与输入量之间保持一一对应和尽量不失真的关系，这种关系通常是线性关系，并且必须尽可能地减少或排除各种干扰传感器：受被测量直接作用后，能按一定规律将被测量转换为电信号输出必不可少）信号调理：将来自传感器的电信号进行转换和放大，使之更适合传输可简化）信号处理：接受来自信号调理的信号，并进行计算，滤波，分析可简化）显示记录：显示和储存测量结果可简化）激励装置：激励被测对象，使其产生既能充分表征其有关信息又便于测量的信号可简化）3.2机械信号的分类 根据信号处理的目的不同，可将信号大致分为下列几类：确定信号与随机信号，连续时间信号与离散时间信号，实信号与复信号，周期型号与非周期信号，能量信号与功率信号等 机械信号常按是否可用确定性图形，曲线或数学解析式准确来描述分为确定性机械信号和随机机械信号 确定性机械信号可用明确的数学关系式表达，如单位阶跃信号，单自由度无阻尼振动中刚体的位移信号等；不能用明确的数学关系式表达的机械信号称为随机机械信号，如机床噪声信号等。

通常实际测量的机械信号往往是确定性信号和随机信号的组合，因此一般的机械信号可以看做是随机信号确定性机械信号周期机械信号 非周期机械信号 正弦周期信号 复杂周期信号 准周期信号 瞬态信号  周期机械信号：经过一段时间间隔重复出现的机械信号最基本的周期型号是正弦信号x(t)=Asin(2πft+θ)A为振幅，f为振动频率，θ为初始相角 复杂周期机械信号由不同频率的周期信号叠加而成，并且其频率为有理数若设周期信号中的基频为f，则各构成正弦信号的频率fn 为基频的整数倍， fn =nf 回转体不平衡引起的振动，往往是一种周期性运动，可以近似地看做周期信号准周期信号是由两个以上不同频率的正弦机械信号叠加而成准周期信号往往出现在机械转子振动分析，齿轮噪声分析，语音分析等场合瞬态信号：在某一时刻出现又在某一时刻消失例如阻尼振荡系统在解除激振力后的自由振荡随机过程 瞬态过程 非平稳过程 平稳过程 连续过程 非各态历经过程各态历经过程  随机机械信号不能用确定性函数来描述，表面上看来是一个没有规律的波形，因而，不能用前述简单波形分析方法直观地确定其增幅和频率。

 虽然如此，这种波形却有一定的统计规律性，例如当试验次数很多或时间取得充分长时，其幅值的平均值就可能趋向某一确定的极限值所以，对随机信号或复杂的波形必须用统计的方法进行处理 统计平均是对随机过程的所有现实在时刻t上的随机变量的平均运算例如，随机过程在t1 1 时刻的平均值就是该时刻的随机变量X(t1 1)的平均值，因此，随机过程的均值是所有时刻t的随机变量的统计平均均值的定义式：mX (t)=E[X(t)] E[.]表示统计平均，它描述随机过程在任意时刻t的集中程度在一般情况下随机过程的均值依赖于t 随机过程的均值是某个均值函数，随机过程就在其附近波动对于一个随机过程，如果过程的统计特性不随时间的推移而变化，就称为平稳随机过程自相关函数：mX(t)=mX=常数rX(t,t+τ)=E[X(t)X(t+τ)]=rX(τ)虽然平稳过程比一般的随机过程简单了许多，但仍需要利用大量现实的统计平均才能得到其统计量值 如果随机过程的每一个现实都代表所有可能的现实，并且每一个观测时间充分长的现实都能替代随机过程的总体，则称该过程具有各态历经性或遍历性。

如果一个平稳过程具有遍历性，则它的每一个现实都经历了随机过程所有现实的各种可能状态平稳过程的均值和自相关函数就可以用观测时间充分长的一个现实的时间平均得到，这样就大大简化了实际问题，节约了工作量平稳遍历过程的均值和自相关函数的定义式： T为观测时间，<.>表示时间平均x(t)表示以区别于一般的随机过程X (t)相比统计平均，时间平均从概念和计算上更接近于信号处理的实际。