测 试 技 术 机械工程测试技术基础 主编:熊诗波 黄长艺 机械工业出版社.

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测 试 技 术 机械工程测试技术基础 主编:熊诗波 黄长艺 机械工业出版社

0 绪论 机械工程测试技术基础 本章学习要求: 0.1 掌握测试技术的概念及研究内容 0.2 了解测试技术的应用情况 0.1 掌握测试技术的概念及研究内容 0.2 了解测试技术的应用情况 0.3 了解测试技术的发展动态 0.4 了解主要测试仪器生产厂商 0.5 学习本课程要求 思考题

0.1 测试技术的基本概念 绪论 测试技术是实验科学的一部分,主要研究各种物理量的测量原理和测量信号分析处理方法。 测试技术是进行各种科学实验研究和生产过程参数测量必不可少的手段,起着人的感官的作用。 通常先将被测物理量转换为电量,再对电信号进行处理和输出。如图所示的声级计。

一.测试技术的重要性 测试技术的基本任务:获取有用的信息 测量:确定被测物属性量值, 如:长度、重量等 测试:具试验性质的测量 测量+试验 测试的作用:认识客观世界 检验科学理论和规律的正确性 测试的应用:工、农、医、国防、交通、环 保、生活安全等

二、测试过程和测试系统的一般组成 信息:蕴涵在信号中,信号的内容。 非物质的, 无能量。 信号:信息的载体 电、光、力、声, 物质的,有能量。 例:讲话(声)、警报声 (声)、烽火台(光)。

测试系统框图

一般说来,测试系统由传感器、中间变换装置和显示记录装置三部分组成。 信息提取 信息调理 传感器将被测物理量(如噪声,温度)检出并转换为电量,中间变换装置对接收到的电信号用硬件电路进行分析处理或经A/D变换后用软件进行信号分析,显示记录装置则测量结果显示出来,提供给观察者或其它自动控制装置。

传感器:被测试量转换为同种或别种量值输出 电信号 信号调理:将来自传感器的信号转换成更适于 传输和处理的形式 例:调幅、调频 信号处理:对信号运算,滤波,分析 信号显示、记录:

测试技术的工程应用 在工程领域,科学实验、产品开发、生产监督、质量控制等,都离不开测试技术。测试技术应用涉及到航天、机械、电力、石化和海洋运输等每一个工程领域。

测试技术的工程应用 1、工业自动化中的应用 a)机械手、机器人中的传感器 在各种自动控制系统中,测试环节起着系统感官的作用,是其重要组成部分。 a)机械手、机器人中的传感器 转动/移动位置传感器、力传感器、视觉传感器、听觉传感器、接近距离传感器、触觉传感器、热觉传感器、嗅觉传感器。 密歇根大学的机械手装配模型 广州中鸣数码的机器狗

测试技术的工程应用 b) AGV自动送货车 超声波测距传感器、判断建筑物内人和物所在位置;红外线色彩传感器运动轨迹和AGV小车位置识别;条形码传感器,货品识别。 香港理工AGV模型

测试技术的工程应用 c) 生产加工过程监测 切削力传感器,加工噪声传感器,超声波测距传感器、红外接近开关传感器等。 密歇根大学数字化工厂

测试技术的工程应用 2、流程工业设备运行状态监控 在电力、冶金、石化、化工等流程工业中,生产线上设备运行状态关系到整个生产线流程。通常建立24小时在线监测系统。 石化企业输油管道、储油罐等压力容器的破损和泄露检测。

测试技术的工程应用 3、产品质量测量 在汽车、机床等设备,电机、发动机等零部件出厂时,必须对其性能质量进行测量和出厂检验。 汽车扭距测量 图示为汽车出厂检验原理框图,测量参数包括润滑油温度、冷却水温度、燃油压力及发动机转速等。通过对抽样汽车的测试,工程师可以了解产品质量。 汽车扭距测量 机床加工精度测量

测试技术的工程应用 4、楼宇控制与安全防护 为使建筑物成为安全、健康、舒适、温馨的生活、工作环境,并能保证系统运行的经济性和管理的智能化。在楼宇中应用了许多测试技术,如闯入监测、空气监测、温度监测、电梯运行状况。 图示为某公司楼宇自动化系统。该系统分为:电源管理、安全监测、照明控制、空调控制、停车管理、水/废水管理和电梯监控。 烟雾传感器 亮度传感器 红外人体探测器

测试技术的工程应用 5、家庭与办公自动化 在家电产品和办公自动化产品设计中,人们大量的应用了传感器和测试技术来提高产品性能和质量。 全自动洗衣机中的传感器:衣物重量传感器,衣质传感器,水温传感器,水质传感器,透光率光传感器(洗净度) 液位传感器,电阻传感器(衣物烘干检测)。 指纹传感器 透光率传感器 温湿度传感器 温度传感器

测试技术的工程应用 6、其他应用 航天 农业 交通 医学

测试技术的工程应用 7、PC机中的测试技术应用 鼠标:光电位移传感器 摄像头:CCD传感器 声位笔:超声波传感器 麦克风:电容传声器 声卡:A/D卡 + D/A卡 软驱:速度,位置伺服

测试技术的发展趋势 1、传感器方面 a)利用新发现的材料和新发现的生物、物理、化学效应开发出的新型传感器 荧光材料制作的电子鼻传感器 生物酶血样分析传感器 荧光材料制作的电子鼻传感器 热/光 电量

测试技术的发展趋势 b)传感器+嵌入式计算机  智能传感器 振动网络传感器 嵌入式计算机 IC总线数字温度传感器 智能倾角RS232传感器 智能压力网络传感器 智能倾角RS232传感器 IC总线数字温度传感器

测试技术的发展趋势 2、测量信号处理方面 计算机虚拟仪器技术 优点 用PC机+仪器板卡  代替传统仪器 用计算机软件  代替硬件分析电路 我们的工作

0.4主要传感器和测试仪器生产厂商 绪论 1、工业自动化类传感器 2、振动/噪声传感器 美国霍尼威尔公司(有全球最大传感器技术研究中心) http://www.honeywell.com/china 2、振动/噪声传感器 丹麦B&K(振动测量、声学测量领域最富盛名) http://www.bksv.com/

0.4主要测试仪器生产厂商 3、测量分析仪器 http://www.ni.com/ http://www.agilent.com.cn/ 美国国家仪器公司(全球最大的计算机虚拟仪器生产商) http://www.ni.com/ 美国Agilent公司(原惠普公司仪器部,著名的测试仪器商) http://www.agilent.com.cn/

0.4主要测试仪器生产厂商 4、参考书目 胡均安,曾光奇,工程测试基础,华中科技大学出版社。 贾民平、张洪廷,测试技术,高等教育出版社。 黄长艺、严普强,机械工程测试技术基础,机械工业出版社。 常作升、范福均,机械工程测试技术基础,西安交通大学出版社 陈杰等,传感器与检测技术,高等教育出版社 吴正毅,测试技术与测试信号处理,清华大学出版社 王建民,机械工程测试技术,机械工业出版社 卢文祥,机械工程测试.信息.信号处理,华中理工大学出版社 樊尚春,信号与测试技术,北京航空航天大学出版社

0.4主要测试仪器生产厂商 5、学术刊物 Test & Measurement World Online 《传感器世界》 《中国仪器仪表》 《仪器技术与传感器》 《自动化与仪表》 《测控技术》 《电子产品世界》 《今日电子》 《自动化博览》 《工业计量》 《工控工业自动化》 《 ECN /世界电子元器件》 《电子设计技术 EDN CHINA 》

绪论 0.5学习本课程要求 从进行动态测试工作所必备的基本条件出发,在学完本课程后须具备下列几方面知识: 1、掌握信号的时域和频域的描述方法,建立明确的信号的频谱结构的概念;掌握频谱分析和相关分析的基本原理和方法,掌握数字信号分析中的一些基本概念。 2、掌握测试装置基本特征的评价方法和不失真测试条件,并能正确的运用于测试装置的分析和选择。掌握一阶、二阶线性系统动态特性及其测定方法。

思考题: 绪论 3、了解常用传感器、常用信号调理电路和记录仪器的工作原理和性能,并能较合理地选用。 4、对动态测试工作的基本问题有一个比较完整的概念,并能初步运用于机械工程中某些参量的测试。 思考题: 1. 列出你身边的测试技术应用的例子。

四、测试技术的发展: 五、课程的研究对象和性质: 研究对象:机械工程动态测试中常用的传感器, 信号调理电路及记录仪器的工作原理 测试装置基本特性的评价方法 测试信号的分析和处理 常见物理量的测试方法 技术基础课: 目的:选用测试装置,初步掌握进行动态测试 所需的基本知识和技能 性质:很强的实验性

(一)确定性信号:确定函数x(t)或表格表示 周期信号: x(t)=x (t+nT0) (n=1,2,3,…….) 第一章 信号及其描述 第一节    信号的分类与描述 一、信号的分类: (一)确定性信号:确定函数x(t)或表格表示 周期信号: x(t)=x (t+nT0) (n=1,2,3,…….)

非周期信号: 准周期信号,例: 瞬变非周期信号:

信号: 简单周期信号 复杂周期信号 瞬态信号 瞬态信号:持续时间有限的信号,如

随机信号:无法用x(t)描述,不能准确预测 其未来瞬时值,但具某些统计特性, 用概率统计方法由过去估计未来。 例:天气预报,树叶在风中的飘动 噪声信号(平稳) 噪声信号(非平稳) 统计特性变异

(二)连续信号:独立变量取值连续,幅值 可以连续也可以离散 离散信号:独立变量取值离散   幅值连续 幅值不连续 采样信号

模拟信号:独立变量和幅值均连续 数字信号:若离散信号的幅值也是离散 幅值连续 采样信号

能量信号: 例:矩形脉冲信号,衰减指数信号 功率信号: 例:单自由度振动系统作无阻尼自由振动

幅频谱 相频谱 二、信号的时域描述和频域描述 为什么要对信号进行频域描述? 信号的时域与频域描述是否包含同样的信息量? 1.时域描述:以时间为独立变量 ,反映信号 幅值—时间变化的关系 不能提示信号的频率组成 2.频域描述:信号的频率组成及其幅值相角之 大小 揭示:幅值——频率, 相位——频率 幅频谱 相频谱

例:周期方波 若将其傅立叶级数展开: 其中:

即: n=1,3,5,….. 其频域描述:幅频谱,相频谱

第二节 周期信号与离散频谱 傅立叶级数的三角函数展开式 在有限区间上,凡满足狄里赫利条件的周期函数(信号) 都可以展开成傅立叶级数 时域 频域 傅立叶级数的三角函数展开式 在有限区间上,凡满足狄里赫利条件的周期函数(信号) 都可以展开成傅立叶级数 狄里赫利条件: 设x(t)是以2 为周期的函数,若它满足: 在一个周期内连续或只有有限个第一类间断点,并且至多只有有限个极值点,则x(t)傅立叶级数收敛且 1)当t是x(t)的连续点时,级数收敛于x(t) 2)当t是x(t)的间断点时,级数收敛于

傅立叶级数的三角函数展开式: :信号的直流分量 =0时的幅值 n=1,2,3….. 合并同类项: 即:

也可写成: 频谱图:幅值谱: 相频谱: 基频, n次谐波 所以:频谱线是离散的 An o

例:求周期性三角波的傅立叶级数 解: n=1,3,5… n=2,4,6…. (利用分部积分法: )

代入 即: 频谱图 n=1,3,5…

二、付立叶级数的复指数函数展开式 据欧拉公式: 代入 令: 其中:

一般: 注意: 与 共轭,即: 频谱图: 实频谱 实偶虚奇 虚频谱 模偶相奇 复指数函数的频谱: 双边谱 三角函数的频谱: 单边谱 复指数函数的频谱: 双边谱 三角函数的频谱: 单边谱 负频谱率的理解 :

例1-2:画出余弦、正弦函数的实、虚部频谱图 解:

例2:画出下列信号的时域波形及频谱

例3: 求其谱图 周期信号频谱的特点: 离散性 2.每条谱线出现在 或 的整数倍上 3.谱线高度表示幅值或相位角, 幅值谱具收敛性 工程上常见的周期信号,谐波幅值总的趋势是随 谐波次数的增高而减小,所以在频谱分析中没必 要取那些次数过高的谐波分量。 二. 周期信号的强度表述 峰值: 峰--峰值: 一般希望 在测试系统的线性区域内

均值: 信号的常值分量 绝对均值: 有效值(均方根值): 有效值的平方: 反映功率的大小

第三节 瞬变非周期信号与连续频谱 准周期信号:频谱是离散的 非周期信号 瞬变非周期信号:频谱是连续的 一.傅立叶变换 第三节 瞬变非周期信号与连续频谱 准周期信号:频谱是离散的 非周期信号 瞬变非周期信号:频谱是连续的 一.傅立叶变换 非周期信号可看作为周期信号 时, 时的信号, 其为频率间隔, 其频谱是连续的。 设一个周期信号x(t) ,在( , )区间以傅立叶 级数表示:

傅立叶变换对: 将 代入,则有: 幅值谱 相位谱

与 的区别 的量纲与信号幅值的量纲一样,而 的量纲则与信号幅值量纲不一样,它是单位频宽上的幅值, 所以更确切地说 是频谱密度函数

例1-3 求矩阵窗函数 的频谱 其频谱:

及其图形:

二、 傅立叶变换的主要性质 (一)奇偶虚实性 (二)对称性 (三)时间尺度改变特性

(四)时移和频移 (五)卷积特性 (六)微分和积分特性

三、几种典型信号的频谱 (一)矩形窗函数 (二) 函数及其频谱 1.定义 从面积(函数的强度)的角度看:

2.采样性质 对于有时延 3. 函数与其他函数的卷积

可见: x(t) 和 函数的卷积的结果,就是在发生 函数的坐标 位置上(以此作为坐标原点)简单地将 x(t) 重新构图

(三)正、余弦函数的频谱密度函数

习题1-1

= n 为奇数时 n 为“正”时 = n 为“负”时 n= 即:

习题1.1

习题1-5 解:

第 四节 随 机 信 号 一.概述 样本函数:按时间历程所作的各次长时间的观测记录; 样本记录:样本函数在有限时间上的部分; 第 四节 随 机 信 号 一.概述 样本函数:按时间历程所作的各次长时间的观测记录; 样本记录:样本函数在有限时间上的部分; 随机过程:同一试验条件下,全部样本函数的集合;

集合平均:将集合中所有样本函数对同一时刻 的观 集合平均:将集合中所有样本函数对同一时刻 的观 测值取平均; 随机过程的各平均值按集合平均值计算; 时间平均:按单个样本的时间历程进行平均的计算 随机过程: 1。平稳过程:统计特征参数不随时间而变化。 各态历经过程: 非各态历经过程: 2。非平稳过程:

二 随机信号的主要特征参数 常值分量 强度 均值、方差、均方值 概率密度函数 自相关函数 功率谱密度函数 (一)均值,方差,和均方差 均值、方差、均方值 概率密度函数 自相关函数 功率谱密度函数 (一)均值,方差,和均方差 常值分量 波动分量 强度

对于集合平均,则 时刻的均值和均方值为:

(二)概率密度函数: 表示:信号幅值落在指定区间内的概率; 信号幅值的分布信息; 概率:

概率密度函数: 概率密度函数的作用: 1.随机信号幅值分布的信息; 2.识别信号的性质

作业1-8: 信号 在一个周期内观测 概率密度

当 当