機械工程測試信息信分析課件第5章

機械工程測試信息信分析課件第5章目錄contents引言機械工程測試基礎知識信息論基礎機械工程測試中的信息處理技術信息融合在機械工程測試中的應用01引言機械工程測試信息信分析是機械工程學科中的重要分支，主要涉及機械系統動態(tài)特性的測試、信號處理和分析等方面。隨著機械系統復雜性的增加和智能化要求的提高，測試信息信分析技術在機械工程領域的應用越來越廣泛，對于保障機械系統的安全、穩(wěn)定、高效運行具有重要意義。課程背景課程目的掌握測試信息信分析的基本原理和方法，了解機械系統動態(tài)特性的測試和信號處理技術。熟悉常用的信號處理和分析軟件，能夠運用相關軟件進行信號處理、特征提取和模式識別等操作。培養(yǎng)解決實際問題的能力，能夠對機械系統中的實際問題進行測試、信號處理和分析，提出有效的解決方案。02機械工程測試基礎知識負責將待測物理量轉換為可測信號。傳感器對傳感器輸出的信號進行預處理，如放大、濾波等。信號調理器用于采集和記錄測試信號。數據采集與記錄設備用于顯示測試結果和輸出測試報告。顯示與輸出設備測試系統的基本組成具有明確數學表達式描述的信號，如正弦波、方波等。確定性信號無法用數學表達式描述，只能通過統計特性描述的信號，如噪聲等。隨機信號通過傅里葉變換等方法分析信號的頻率成分。信號的頻域分析研究信號隨時間變化的特性。信號的時域分析測試信號的描述與分析分為系統誤差、隨機誤差和粗大誤差。誤差的分類誤差的表示方法誤差的傳遞誤差的合成平均誤差、相對誤差和引用誤差等。一個測量值的誤差與各個組成環(huán)節(jié)的誤差有關，通過誤差傳遞公式可以計算出測量值的最終誤差。對于多個測量值進行合成時，需要考慮各個測量值的誤差，以獲得更準確的合成結果。測試誤差理論03信息論基礎信息論起源于20世紀初，最早由美國數學家香農提出，旨在研究信息的度量、傳遞和變換規(guī)律。信息論的起源隨著通信技術的不斷發(fā)展和信息時代的到來，信息論逐漸成為一門獨立的學科，廣泛應用于通信、數據處理、人工智能等領域。信息論的發(fā)展隨著大數據、云計算、物聯網等技術的快速發(fā)展，信息論面臨著新的挑戰(zhàn)和機遇，未來將進一步拓展其在數據處理、信息安全、人工智能等領域的應用。信息論的未來發(fā)展信息論的發(fā)展歷程信息量的計算方法信息量通常采用概率論的方法進行計算，即根據事件發(fā)生的概率計算其信息量。信息量的單位信息量的單位是比特（bit），一個二進制位（0或1）的信息量為1比特。信息量的定義信息量是指不確定性的消除或熵的減少量，即系統獲得信息后狀態(tài)概率分布的變換量。信息量的基本概念信息熵的定義信息熵是系統不確定性的度量，即系統內部包含的信息量。它表示系統狀態(tài)概率分布的平均信息量。冗余的概念冗余是指信息中多余的部分，即不必要的信息。它通常是由于信息的重復、混淆或無關緊要的信息造成的。信息熵與冗余的關系信息熵和冗余是相互關聯的概念。在信息傳遞過程中，冗余可以減少信息的傳遞量，但同時也增加了信息的復雜性和處理成本。在通信和數據壓縮等領域中，如何平衡信息熵和冗余是一個重要的研究問題。信息熵與冗余04機械工程測試中的信息處理技術通過將模擬信號轉換為數字信號，進行信號的濾波、頻譜分析、特征提取等操作，以實現對信號的準確分析和處理。數字信號處理技術數字濾波器可以對信號進行平滑處理，消除噪聲和干擾，提高信號的信噪比。數字濾波器頻譜分析通過對信號進行傅里葉變換，將時域信號轉換為頻域信號，從而分析信號的頻率成分和特征。頻譜分析特征提取是從信號中提取出有用的特征，如頻率、幅值、相位等，用于后續(xù)的分析和處理。特征提取數字信號處理技術ABCD小波變換技術小波變換是一種時頻分析方法，能夠同時在時域和頻域對信號進行分析和處理，具有多尺度分析的特點。小波變換算法小波變換算法包括一維、二維和多維小波變換，以及離散和連續(xù)小波變換等，需要根據具體需求選擇合適的算法。小波包分析小波包分析能夠提供更加精細的頻率分析，對信號進行更加全面的分析和處理。小波基選擇選擇合適的小波基函數是關鍵，不同的小波基函數具有不同的特性，適用于不同的應用場景。小波變換技術神經網絡技術神經網絡技術神經網絡是一種模擬人腦神經元結構的計算模型，能夠通過學習自動提取輸入數據的特征，并進行分類、預測等任務。神經元模型神經元是神經網絡的基本單元，具有加權輸入、激活函數和非線性映射等特性。神經網絡結構神經網絡的結構包括輸入層、隱藏層和輸出層，隱藏層的數量和每層的神經元數量可根據具體需求進行調整。訓練算法神經網絡的訓練算法包括梯度下降法、反向傳播算法等，通過不斷調整權重和閾值，使神經網絡能夠逐漸逼近最優(yōu)解。05信息融合在機械工程測試中的應用信息融合是一種多源信息處理技術，通過將多個傳感器采集的信息進行合并、分析和處理，以獲得更準確、更全面的信息。定義信息融合的主要目的是提高測試系統的可靠性和準確性，降低不確定性，提高決策的準確性和及時性。目的信息融合涉及的關鍵技術包括信號處理、模式識別、概率統計、神經網絡等。關鍵技術信息融合的基本原理實例1在機械故障診斷中，通過多個傳感器采集設備的振動、溫度、壓力等信號，利用信息融合技術對信號進行分析和處理，實現對設備故障的準確診斷。實例2在機械動態(tài)性能測試中，利用多個傳感器采集機械的運動、速度、加速度等信號，通過信息融合技術對信號進行處理，實現對機械動態(tài)性能的全面評估。信息融合在測試系統中的應用實例發(fā)展趨勢101隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，信息融合技術將與人工智能技術進行更深入的結合，實現更高效、更智能的信息處理。發(fā)展趨勢202隨著傳感器技術的不斷發(fā)展，信息融合技術將能夠處理更多的傳感器