關于測量系統的組成第1頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

在測量系統中，傳感器的作用是：當傳感器受被測量的直接作用后，能按一定規律將被測量轉換成同種或別種量值輸出，其輸出通常是電信號。如金屬電阻應變片是將機械應變值的變化轉換成電阻值的變化，電容式傳感器測量位移時是將位移量的變化轉換成電容量的變化等。第2頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

傳感器輸出的電信號種類很多，輸出功率較小，一般不能將這種電信號直接輸入到后續的信號處理電路或輸出元件中去。信號調理環節的主要作用就是對信號進行轉換和放大，即把來自傳感器的信號轉換成更合適進一步傳輸和處理的信號。這時的信號轉換，在多數情況下是是電信號之間的轉換。第3頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

信號處理環節接受來自信號調理的信號，并進行各種計算，濾波，分析，將結果輸出至顯示，記錄或控制系統，例如，扭矩傳感器可以測出轉軸的轉速n和它的扭矩M，信號處理環節對M和n進行乘法運算可以得到此轉軸的傳輸的功率P=Mn，然后將其輸出到顯示與記錄設備上。第4頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

當測試工作所希望獲取的信息并沒有直接載于可檢測的信號中，這時測量系統就需要選用合適的方式激勵被測對象，使其產生既能充分表征其有關信息又便于檢測的信號。

信號顯示記錄環節以觀察者易于識別的形式來顯示測量的結果，或將測量結果存儲，供需要時使用。第5頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

在上述所有環節中，為保證測量結果的準確性，必須遵循的基本原則是各環節的輸出量與輸入量之間保持一一對應和盡量不失真的關系，這種關系通常是線性關系，并且必須盡可能地減少或排除各種干擾。第6頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日傳感器：受被測量直接作用后，能按一定規律將被測量轉換為電信號輸出。（必不可少）信號調理：將來自傳感器的電信號進行轉換和放大，使之更適合傳輸。（可簡化）信號處理：接受來自信號調理的信號，并進行計算，濾波，分析。（可簡化）顯示記錄：顯示和儲存測量結果。（可簡化）激勵裝置：激勵被測對象，使其產生既能充分表征其有關信息又便于測量的信號。（可簡化）第7頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日3.2機械信號的分類

根據信號處理的目的不同，可將信號大致分為下列幾類：確定信號與隨機信號，連續時間信號與離散時間信號，實信號與復信號，周期型號與非周期信號，能量信號與功率信號等。第8頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

機械信號常按是否可用確定性圖形，曲線或數學解析式準確來描述分為確定性機械信號和隨機機械信號。第9頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

確定性機械信號可用明確的數學關系式表達，如單位階躍信號，單自由度無阻尼振動中剛體的位移信號等；不能用明確的數學關系式表達的機械信號稱為隨機機械信號，如機床噪聲信號等。

通常實際測量的機械信號往往是確定性信號和隨機信號的組合，因此一般的機械信號可以看做是隨機信號。第10頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日確定性機械信號周期機械信號非周期機械信號

正弦周期信號復雜周期信號

準周期信號瞬態信號第11頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

周期機械信號：經過一段時間間隔重復出現的機械信號。最基本的周期型號是正弦信號

x(t)=Asin(2πft+θ)

A為振幅，f為振動頻率，θ為初始相角

復雜周期機械信號由不同頻率的周期信號疊加而成，并且其頻率為有理數。若設周期信號中的基頻為f，則各構成正弦信號的頻率fn為基頻的整數倍，fn=nf。第12頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

回轉體不平衡引起的振動，往往是一種周期性運動，可以近似地看做周期信號。第13頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日準周期信號是由兩個以上不同頻率的正弦機械信號疊加而成。準周期信號往往出現在機械轉子振動分析，齒輪噪聲分析，語音分析等場合。第14頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日瞬態信號：在某一時刻出現又在某一時刻消失。例如阻尼振蕩系統在解除激振力后的自由振蕩。第15頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日隨機過程瞬態過程非平穩過程平穩過程連續過程非各態歷經過程各態歷經過程第16頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

隨機機械信號不能用確定性函數來描述，表面上看來是一個沒有規律的波形，因而，不能用前述簡單波形分析方法直觀地確定其增幅和頻率。第17頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

雖然如此，這種波形卻有一定的統計規律性，例如當試驗次數很多或時間取得充分長時，其幅值的平均值就可能趨向某一確定的極限值。所以，對隨機信號或復雜的波形必須用統計的方法進行處理。第18頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

統計平均是對隨機過程的所有現實在時刻t上的隨機變量的平均運算。例如，隨機過程在t1時刻的平均值就是該時刻的隨機變量X(t1)的平均值，因此，隨機過程的均值是所有時刻t的隨機變量的統計平均。

均值的定義式：mX(t)=E[X(t)]

E[.]表示統計平均，它描述隨機過程在任意時刻t的集中程度。在一般情況下隨機過程的均值依賴于t。第19頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

隨機過程的均值是某個均值函數，隨機過程就在其附近波動。第20頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日對于一個隨機過程，如果過程的統計特性不隨時間的推移而變化，就稱為平穩隨機過程。自相關函數：mX(t)=mX=常數rX(t,t+τ)=E[X(t)X(t+τ)]=rX(τ)雖然平穩過程比一般的隨機過程簡單了許多，但仍需要利用大量現實的統計平均才能得到其統計量值。第21頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日

如果隨機過程的每一個現實都代表所有可能的現實，并且每一個觀測時間充分長的現實都能替代隨機過程的總體，則稱該過程具有各態歷經性或遍歷性。

如果一個平穩過程具有遍歷性，則它的每一個現實都經歷了隨機過程所有現實的各種可能狀態。平穩過程的均值和自相關函數就可以用觀測時間充分長的一個現實的時間平均得到，這樣就大大簡化了實際問題，節約了工作量。

第22頁，共24頁，星期日，2025年，2月5日平穩遍歷過程的均值和自相關函數的定義式：