数据文件，以备进步使用。测试及运算结果分析编译运行程序，打开三角脉冲的数据文件，并将分析结果保存，该三角脉冲幅度为，持续时间毫秒，采样时抽样时间间隔是微秒，延拓周期数据记录长度为毫秒，采样点数目点，取的整数次幂个样点。下附该三角脉冲频谱的计算结果及误差分析频率求得误差注在此，运算结果都倍乘了系数毫秒秒。在分析结果中产生了误差，是由于待分析的连续时间信号不具备离散性或周期性，也可能有无限长度。为了适应方法的需要，对波形进行了抽样和截断，这样再用程序分析采样数据必然会引入误差，从分析结果可以看出，频率越高，误差波动也越大，此分析结果产生的误差在允许范围之内，是个可以满意的近似。实践证明，本程序的算法是正确可靠的。小结尤其是的应用已遍及各个科学领域的应用与的应用几乎成为同义语。通过本文介绍和程序示例可以清楚的看到方法在直接处理离散信号数据的作用，而且也可以很好的用于对连续时间信号分析的逼近。本程序在下由编译通过。倒频谱分析倒频谱的数学描述倒频谱函数其数学表达式为又叫功率倒频谱，或叫对数功率谱的功率谱。工程上常用的是式的开方形式，即称为幅值倒频谱，有时简称倒频谱。倒频谱的物理意义为了使其定义更加明确，还可以定义即倒频谱定义为信号的双边功率谱对数加权，再取其傅里叶逆变换，联系下信号的自相关函数看出，这种定义方法与自相关函数很相近，变量与在量纲上完全相同。为了反映出相位信息，分离后能恢复原信号，又提出种复倒频谱的运算方法。若信号的傅里叶变换为的倒频谱记为显而易见，它保留了相位的信息。倒频谱与相关函数不同的只差对数加权，目的是使再变换以后的信号能量行中故障产生的原因，采取得力措施法风机是种将原动机的机械能转换为输送气体给予气体能量的机械，它是冶金企业中不可少的机械设备，在我厂主要有送风机引风机及降温用的轴流风机等，消耗电能约占我厂用电量的。在实际运行中，风机，特别能再现故障发展过程和预测发展趋势。以风机机械设备为对象进行了工业现场的实践验证，并对验证结果进行了分析。第二章风机般旋转机械的常见故障机理研究，主要包括设备故障原因，表现征兆，故障诊断分析办障的应用，研究出适于预测用途的新型神经网络模型。为进行风机机械状态在线监测及预测技术的实验研究，研制完成具有典型机械结构和现代测试分析功能的新型实验系统，该实验系统应能模拟典型旋转机械的运行状态，故障推理机制。为对风机设备实行现代预知维护提供科学依据和手段，研究了趋势预测的方法。除对风机设备整体进行趋势预测外，探讨了对风机设备各重要部件进行趋势预测的方法。阐述了智能故障诊断系统在风机故观依据，实现机械设备状态决策判断自动化研究的风机设备状态自动判别智能专家系统，可克服转速波动影响开发了振动频谱在线时域频域报警新技术。研究了风机机械设备常见故障特征，建立了风机故障原因集以及常与否的准则，选择了安全评定的标准，确定了对机械设备整体状态及主要零部件状态分别评价的判据提供能对异常情况做出判断的方法。研究了风机设备状态在线分析及自动判别的技术，能根据历史档案专家经验客相关分析等技术。从特征信号中提取有关机组状态的信息选择的风机设备状态敏感因子特征参数具有较高灵敏度较高识别能力，采取合适的敏感因子提取装置提取方式及提取方法。提出了风机机械设备状态正虑的是针对趋势性故障可预知故障。在故障分析和预报方法的研究上，考虑到传统的布尔逻辑识别方法故障树分析法，因为识别能力差判据不足，不能满足要求。采用了波形频谱系统分析倒频谱分析提出了风机机械设备状态在线监测及预测的总体方案和技术路线，选择合适的传感器数据采集现代信号处理人工智能以及硬件软件的有关技术。状态监测研究主要考虑的是针对随机性故障，状态预测研究主要考虑提出了风机机械设备状态在线监测及预测的总体方案和技术路线，选择合适的传感器数据采集现代信号处理人工智能以及硬件软件的有关技术。状态监测研究主要考虑的是针对随机性故障，状态预测研究主要考虑的是针对趋势性故障可预知故障。国三里岛核电站由于系统误判断和误操作，导致堆芯严重漏损放射性物质释放，不仅造成几十亿美元的经济损失，而且因公害引起居民示威抗议游行，迫使国会出面干预调停。事件震撼了世界。年月日美国挑战者号航天飞机由于燃料助推火箭密封圈泄漏而发生爆炸，造成七名宇航员丧生并导致美国宇航计划推迟两年的严重后果，其经济损失就更无法估量。年月日前苏联切尔诺贝利核电站四号机组发生严重振动而造成核泄漏，致使多人死亡，经济损失达亿美元以上并引起国际上普遍关注。从国内来讲，年辽宁铁岭市特钢厂发生钢水包丢落事故，造成三十多人死亡的特大事故，事故的原因也是设备原因造成的。钢铁厂因设备事故的损失也是相当惊人的，据有关方面统计，年月国内因设备事故造成直接经济损失达万元以上。类似以上的设备事故每年都有大量报道，它反复提醒人们，为了避免设备事故，保障人身和设备的安全，必须立即发展设备诊断技术的研究，尽快在重要的设备现场有效开展设备监测诊断技术已是迫在眉睫了。设备状态监测与故障故障技术的发展及趋势年代以来，高档微机不断更新且价格迅速下降，适合数字信号处理的计算方法不断优化，使数据处理速度大为提高，为在工业现场直接应用状态监测技术创造了条件。丹麦美国德国日本等发达国家的专家学者对旋转机械工作状态监测技术进行了深入研究，研制出不同系统。该类系统以丹麦公司的型振动监测系统美国公司的系列振动监测系统美国亚特兰大公司的系统为代表已经达到较高的水平。在功能上比较典型的系统之是丹麦公司的型振动监测系统，主要功能有自动谱比较并进行故障预警报警对和恒百分比带宽谱进行速度补偿幅值增长趋势图显示三维谱图显示振动总均方根值振动烈度计算支持局域网。美国公司的系统可认为是至今为止有报道的功能最齐全的监测与诊断系统。我国在工业部门中开展状态监测技术研究的工作起步于年，在此之前从国外引进的大型机组，般都购置了监测系统。而在自行研制的国产设备上，若选用国外的监测系统，由于价格异常昂贵而难以接受。年代中后期以来，我国有关研究院所高等院校和企业开始自行或合作研究旋转机械状态监测技术，无论在理论研究测试技术和仪器研制方面，都取得了成果，并开发出相应的设备状态监测系统。如西安交通大学浙江大学北京理工大学北京机械工业学院等近十几年来，我国设备故障诊断技术迅速发展，以现代信息技术振动诊断技术和智能专家系统为主的设备诊断新技术已日益广泛应用于旋转机械往复机械齿轮轴承直至空间飞行器和核电站的安全检测和诊断中，正在改变我国传统的设备维修体制，逐步实现了从定期维修向更合理的视情维修状态维修和预知维修转变，为现代工业降低生产成本提供了重要途径。本毕业设计论文的主要研究内容和内容安排。本课题着重针对风机机械，以揭示风机设备的机械动态特性