工程測試技術基礎?摘要：本文全面介紹了工程測試技術基礎的相關內容，包括測試的基本概念、測試系統的組成、傳感器原理及應用、信號調理與轉換、數據采集與處理以及測試誤差分析等方面。通過對這些知識的闡述，旨在幫助讀者建立起工程測試技術的基本框架，為實際工程測試工作提供理論支持。

一、引言在現代工程領域中，測試技術起著至關重要的作用。無論是機械制造、電子工程、航空航天還是土木建筑等行業，都離不開對各種物理量的精確測量和分析。工程測試技術基礎涵蓋了從傳感器獲取信號到數據處理與結果分析的一系列知識和方法，它是實現工程系統優化設計、性能評估、故障診斷以及質量控制的重要手段。

二、測試的基本概念

（一）測試的定義測試是指確定被測對象的屬性和特性，包括各種物理量、化學量、生物量等，并將其與規定的標準進行比較的過程。通過測試，可以獲取關于被測對象的信息，為工程決策提供依據。

（二）測試的目的1.性能評估：了解工程系統或產品在不同條件下的性能指標，如機械部件的強度、速度、精度等，電子設備的電壓、電流、功率等，以便評估其是否滿足設計要求。2.故障診斷：檢測系統或設備中存在的故障，確定故障的位置和原因，為維修和改進提供指導。3.質量控制：在生產過程中對產品進行檢測，確保產品質量符合標準，防止不合格產品流入市場。4.優化設計：根據測試結果，對工程設計進行優化，提高產品性能和效率，降低成本。

（三）測試的分類1.按測試對象分類機械測試：測量機械部件的力學性能、運動參數等，如應力、應變、位移、速度等。電氣測試：檢測電氣信號的電壓、電流、電阻、頻率、相位等參數，以及電路的性能。熱工測試：測量溫度、熱量、熱流等熱學量，評估熱傳遞過程和熱設備性能。聲學測試：分析聲音的頻率、強度、音色等特性，進行噪聲控制和聲學設計。光學測試：測量光的強度、波長、角度等參數，用于光學系統的設計和檢測。2.按測試手段分類直接測量：直接從測量儀表的讀數獲取被測量的數值，如用萬用表測量電壓。間接測量：通過測量與被測量有函數關系的其他量，從而得到被測量的值，如通過測量電流和電阻，利用歐姆定律計算電壓。組合測量：同時測量多個與被測量有關的量，通過解聯立方程得到被測量的值，常用于較為復雜的測量場合。3.按測試性質分類靜態測試：在被測對象處于穩定狀態下進行的測試，測量的是靜態參數，如物體的質量、硬度等。動態測試：測量被測對象在隨時間變化過程中的參數，如振動、噪聲、信號的動態特性等。

三、測試系統的組成

（一）傳感器傳感器是測試系統的首要環節，它能將被測的非電量轉換為電量。常見的傳感器類型有：1.電阻式傳感器：利用電阻值隨被測量變化的特性工作，如應變片可測量應變，進而計算應力。2.電容式傳感器：通過改變電容值來檢測被測量，常用于位移、壓力等測量。3.電感式傳感器：基于電磁感應原理，將被測量轉換為電感變化，可測量位移、振動等。4.壓電式傳感器：能將機械振動或壓力轉換為電信號，廣泛應用于振動測量和力測量。5.光電式傳感器：利用光電效應將光信號轉換為電信號，常用于轉速測量、物體檢測等。

（二）信號調理與轉換傳感器輸出的信號往往很微弱或不滿足后續處理要求，需要進行信號調理與轉換。1.放大：將微弱的電信號放大到合適的電平，以便后續處理。2.濾波：去除信號中的噪聲和干擾，保留有用信號成分。常見的濾波器有低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器。3.調制與解調：當被測信號的頻率較低時，為了便于傳輸和抗干擾，常采用調制技術將信號調制到較高頻率的載波上，接收端再進行解調還原信號。4.A/D轉換：將模擬信號轉換為數字信號，以便計算機進行處理和存儲。

（三）數據采集數據采集系統負責采集經過調理和轉換后的數字信號。它通常包括采樣保持電路、模數轉換器、數據存儲和傳輸部分。采樣頻率應根據信號的最高頻率合理選擇，以保證能準確還原信號。

（四）數據處理與顯示采集到的數據需要進行處理和分析，以獲取有用信息。常見的數據處理方法包括：1.數字濾波：進一步去除數字信號中的噪聲。2.特征提取：提取信號的特征參數，如峰值、均值、頻率成分等。3.信號分析：如頻譜分析、相關分析、小波分析等，深入了解信號的特性。處理后的數據可通過顯示器、打印機等設備進行顯示和記錄，以便直觀地觀察和分析測試結果。

四、傳感器原理及應用

（一）應變片傳感器應變片是一種常用的電阻式傳感器，用于測量物體的應變。它由敏感柵、基底、覆蓋層和引線等部分組成。當應變片粘貼在被測物體表面時，物體的應變會引起敏感柵電阻的變化，通過測量電阻變化可計算出應變值。應變片廣泛應用于機械工程中的應力分析、材料力學性能測試等領域。

（二）壓電式加速度傳感器壓電式加速度傳感器利用壓電材料的壓電效應工作。當傳感器受到振動或加速度作用時，壓電元件產生電荷，電荷量與加速度成正比。通過測量電荷量可得到加速度值。該傳感器常用于振動測量、沖擊檢測以及地震監測等方面。

（三）光纖傳感器光纖傳感器利用光纖的光學特性來檢測被測量。常見的光纖傳感器有光纖應變傳感器、光纖溫度傳感器等。例如，光纖應變傳感器通過檢測光纖的長度或折射率變化來測量應變，具有抗電磁干擾、靈敏度高、可分布式測量等優點，在航空航天、電力等領域有廣泛應用。

五、信號調理與轉換

（一）放大器放大器是信號調理中常用的電路，用于放大微弱信號。常見的放大器有運算放大器、功率放大器等。運算放大器具有高增益、高輸入電阻和低輸出電阻等特點，可實現各種信號放大和運算功能，如反相放大、同相放大、加法運算等。功率放大器則用于將小功率信號放大為大功率信號，以驅動負載。

（二）濾波器1.低通濾波器：允許低于截止頻率的信號通過，抑制高于截止頻率的信號成分。常用于去除高頻噪聲，如在音頻信號處理中去除高頻雜音。2.高通濾波器：與低通濾波器相反，只允許高于截止頻率的信號通過，可用于提取信號的高頻成分或去除低頻干擾。3.帶通濾波器：只允許在某一頻率范圍內的信號通過，用于選擇特定頻率范圍內的信號，如在通信系統中選擇特定頻道的信號。4.帶阻濾波器：抑制某一頻率范圍內的信號，讓其他頻率信號通過，常用于消除特定頻率的干擾，如電力系統中的工頻干擾抑制。

（三）調制與解調1.調幅（AM）：將載波信號的幅度隨調制信號的變化而變化。調制信號為低頻信號，載波信號為高頻信號。解調時可采用包絡檢波器等方法恢復調制信號。2.調頻（FM）：使載波信號的頻率隨調制信號變化。調頻信號具有抗干擾能力強等優點，常用于廣播、通信等領域。解調方法有鑒頻器等。3.調相（PM）：載波信號的相位隨調制信號改變。調制與解調原理與調頻類似。

（四）A/D轉換A/D轉換器將模擬信號轉換為數字信號，其性能指標包括分辨率、轉換精度、轉換速度等。常見的A/D轉換方法有逐次逼近型、雙積分型等。逐次逼近型A/D轉換器轉換速度較快，適用于對轉換速度要求較高的場合；雙積分型A/D轉換器抗干擾能力強，常用于對轉換精度要求較高且轉換速度要求不高的場合。

六、數據采集與處理

（一）數據采集系統數據采集系統一般由傳感器、信號調理電路、A/D轉換器、數據存儲和傳輸設備以及計算機等組成。計算機通過接口電路控制數據采集過程，并對采集到的數據進行存儲和初步處理。采集系統的采樣頻率應根據奈奎斯特采樣定理確定，以避免混疊現象。

（二）數據處理方法1.數字濾波：通過軟件算法對數字信號進行濾波處理，可靈活設計濾波器特性。常見的數字濾波算法有均值濾波、中值濾波、巴特沃斯濾波等。2.頻譜分析：將時域信號轉換為頻域信號，分析信號的頻率成分和分布。常用的頻譜分析方法有傅里葉變換、快速傅里葉變換（FFT）等。FFT算法大大提高了頻譜分析的計算效率。3.相關分析：用于研究兩個信號之間的相關性，可檢測信號的時延、同步性等。相關分析在振動測量、故障診斷等領域有重要應用。4.小波分析：能同時在時域和頻域對信號進行局部分析，可有效提取信號的突變點和奇異點等特征，適用于非平穩信號的處理。

（三）數據顯示與記錄采集和處理后的數據可通過多種方式顯示和記錄。常見的顯示設備有示波器、液晶顯示器等。示波器可實時顯示電信號的波形，便于觀察信號的變化過程。數據記錄設備有硬盤、U盤、磁帶機等，可將數據長期保存以便后續分析和處理。

七、測試誤差分析

（一）誤差的分類1.系統誤差：在相同條件下，多次測量同一量時，誤差的大小和符號保持不變，或按一定規律變化的誤差。系統誤差主要由測量儀器、測量方法、環境因素等引起，可通過校準儀器、改進測量方法、控制環境條件等措施減小或消除。2.隨機誤差：在相同條件下，多次測量同一量時，誤差的大小和符號以不可預定的方式變化的誤差。隨機誤差服從統計規律，可通過增加測量次數，取平均值來減小其影響。3.粗大誤差：明顯超出規定條件下預期的誤差。粗大誤差通常是由于測量人員的疏忽、儀器故障等原因造成的，應剔除含有粗大誤差的數據。

（二）誤差的表示方法1.絕對誤差：測量值與真值之差，即絕對誤差=測量值真值。2.相對誤差：絕對誤差與真值的比值，通常用百分數表示，相對誤差=（絕對誤差/真值）×100%。相對誤差能更直觀地反映測量結果的準確程度。3.引用誤差：絕對誤差與測量儀表量程上限值之比，引用誤差=（絕對誤差/量程上限值）×100%。引用誤差常用于衡量測量儀表的精度等級。

（三）誤差的合成與傳遞當測量結果受多個因素影響時，需要進行誤差的合成與傳遞。若測量結果\(y\)是多個獨立測量值\(x_1,x_2,\cdots,x_n\)的函數，即\(y=f(x_1,x_2,\cdots,x_n)\)，則測量結果\(y\)的絕對誤差\(\Deltay\)為：

\(\Deltay=\sum_{i=1}^{n}(\frac{\partialf}{\partialx_i})\Deltax_i\)

相對誤差\(\delta_y\)為：

\(\delta_y=\frac{\Deltay}{y}=\sum_{i=1}^{n}(\frac{\partial\lnf}{\partial\lnx_i})\deltax_i\)

式中，\(\Deltax_i\)為\(x_i\)的絕對誤