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ordertrack

从振动信号中跟踪并提取阶数

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语法

杂志= ordertrack (x, fs, rpm, orderlist)
(杂志、转速、时间)= ordertrack (x, fs, rpm, orderlist)
［___) = ordertrack (x, fs, rpm、orderlist rpmrefidx)
［___) = ordertrack(地图、秩序、转速、时间、orderlist)
［___) = ordertrack (___、名称、值)
ordertrack (___）

描述

例子

玛格= ordertrack (x,fs,rpm,orderlist）返回一个矩阵,玛格，它包含了一组特定阶数的随时间变化的均方根(RMS)振幅估计，orderlist，存在于输入信号中x．x是按一套测量的吗rpm以每分钟转数表示的转速。fs为测量采样率，单位为Hz。

［玛格,rpm,时间) = ordertrack (x,fs,rpm,orderlist）的列所对应的RPM和时间值的向量玛格．

［___) = ordertrack (x,fs,rpm,orderlist,rpmrefidx）使用一阶沃尔德-卡尔曼滤波器提取阶数，并从以前的语法中返回任何输出参数。

例子

［___) = ordertrack (地图,订单,rpm,时间,orderlist）从顺序- rpm映射开始计算一个量级估计矩阵，地图，一个阶向量，订单和时间瞬间向量，时间．使用rpmordermap来计算地图,订单,时间．返回的振幅和比例与中相同地图．

例子

［___) = ordertrack (___,名称,值）使用名称,值对。有些选项只适用于沃尔德-卡尔曼跟踪程序。

ordertrack (___）如果没有输出参数，则在当前图中绘制与时间相关的顺序和RPM值。

例子

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打开生活的脚本

创建一个在600赫兹采样5秒的模拟信号。在观察期间，被测试的系统将转速从每秒10转增加到40转(或等效地从每分钟600转增加到2400转)。

生成转速表读数。

fs = 600;t1 = 5;t = 0:1 / fs: t1;f0 = 10;f1 = 40;rpm = 60 * linspace (f0 f1长度(t));

该信号由四个谐波相关的啁啾组成，阶分别为1、0.5、4和6。啁啾的振幅分别为1、1/2、√2和2。为了产生啁啾，使用梯形规则表示相位为转速的积分。

o1 = 1;o2 = 0.5;o3 = 4;o4 = 6;a1 = 1;a2 = 0.5;a3 = sqrt (2);a4 = 2;ph = 2 *π* cumtrapz (rpm / 60) / fs;X = [a1 a2 a3 a4]*cos([o1 o2 o3 o4]'*ph);

提取和可视化的量级。

Ordertrack (x,fs,rpm，[o1 o2 o3 o4])

图中包含2个轴对象。坐标轴对象1包含2个line类型的对象。标题为Order Tracking的Axes对象2包含4个类型为line的对象。这些对象表示Order: 1, Order: 0.5, Order: 4, Order: 6。

打开生活的脚本

创建一个模拟振动信号，由对应于两个不同电机的两个交叉指令组成。信号以300hz采样3秒。在测量期间，第一个电机的转速从10转/秒增加到100转/秒(或等效地从600转/分钟增加到6000转/分钟)。第二个电机增加其转速从50到70转/秒(或3000到4200转/分钟)在同一时期。

fs = 300;nsamp = 3 * fs;rpm1 = linspace(10100年,nsamp) * 60;nsamp rpm2 = linspace(70)“* 60;

被测信号相对于第一个电机的阶为1.2，幅值为2√2。对于第二个电机，信号的阶是0.8，振幅是4√2。

4 x = [2] * sqrt(2)。* cos(2 *π* cumtrapz ([1.2 * 0.8 rpm1 * rpm2] / 60) / fs);

使第一个电机在频率范围的中间激发共振。

rs = (1 + 1. / (1 + linspace(-10、10、nsamp)。^ 4)“/ 2的(nsamp, 1)];x = (rs . * x, 2)总和;

使用以下命令可视化rpmfreqmap．

rpmfreqmap (x, fs, rpm1)

{

计算两个电机的阶数作为RPM的函数。使用沃尔德-卡尔曼算法对交叉阶数进行解耦。

Ordertrack (x,fs，[rpm1 rpm2]，[1.2 0.8]，[1 2]，“脱钩”,真正的)

图中包含2个轴对象。坐标轴对象1包含2个line类型的对象。标题为Order Tracking的Axes对象2包含两个类型为line的对象。这些对象表示Order: 1.2, Order: 0.8。

打开生活的脚本

分析直升机座舱里的加速度计的模拟数据。

载入直升机数据。振动测量,vib，以500赫兹的频率采样10秒。对数据的检查表明它具有线性趋势。删除趋势，以防止它降低顺序估计的质量。

负载(“helidata.mat”) vib =趋势(vib);

计算订单- rpm映射。指定订单分辨率为0.005。

(地图、秩序、转速、时间,res] = rpmordermap (vib, fs, rpm, 0.005);

计算并绘制信号的平均阶谱。找出光谱中最高的三个峰。

(光谱,specorder) = orderspectrum(地图、订单);[~, pkords] = findpeaks (specorder频谱,“SortStr”,“下”,“Npeaks”3);specorder findpeaks(光谱,“SortStr”,“下”,“Npeaks”3)

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含两个line类型的对象。

追踪三个最高峰的振幅。

ordertrack(地图、秩序、转速、时间、pkords)

图中包含2个轴对象。axis对象1包含一个类型为line的对象。标题为Order Tracking的Axes对象2包含3个类型为line的对象。这些对象表示Order: 0.0517, Order: 0.066282, Order: 0.026513。

输入参数

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输入信号，指定为行或列向量。

例子:因为(π/ 4 * (0:159))+ randn (1160)指定嵌入高斯白噪声中的正弦信号。

数据类型:双|单

采样速率，指定为以Hz表示的正标量。

数据类型:双|单

转速，用每分钟转数表示的正数矢量或矩阵表示。如果rpm是一个向量，它的长度一定和x．如果rpm是矩阵，和rpmrefidx是指定的,那么rpm必须至少有两个列，并且每个列必须有与x．

  • 如果你有转速计脉冲信号，使用tachorpm提取rpm直接。

  • 如果没有转速计脉冲信号，请使用rpmtrack提取rpm从振动信号。

例子:100:10:3000指定系统初始转速为每分钟100转，最高转速为每分钟3000转，每分钟增加10转。

数据类型:双|单

顺序列表，指定为一个向量。orderlist一定不能有大于fs/(2×max (rpm/ 60))。

数据类型:双|单

RPM列索引，指定为大小相同的向量orderlist．这个参数的存在指定要使用沃尔德-卡尔曼算法。

数据类型:双|单

Order-RPM映射，指定为矩阵。使用rpmordermap计算顺序- rpm映射。

数据类型:双|单

order-RPM映射语法中的order，指定为一个向量。的长度订单必须等于中的行数地图．

数据类型:双|单

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序并不重要。

在R2021a之前，名称和值之间用逗号隔开，并括起来的名字在报价。

例子:“脱钩”,的确,“振幅”,“峰”同时提取指定的订单，并返回每个订单的峰值振幅。

振幅类型，指定为逗号分隔的一对，由“振幅”其中一个“rms”,“高峰”,或“权力”．

  • “rms”-返回每个估计订单的均方根振幅。

  • “高峰”-返回每个估计订单的峰值振幅。

  • “权力”-返回每个估计订单的功率级别。

量值缩放，用逗号分隔的一对表示“规模”,要么“线性”或“数据库”．

  • “线性”-返回按线性单位缩放的幅值。

  • “数据库”-返回按对数缩放的量级值，以分贝表示。

近似半功率带宽，指定为逗号分隔的对，由“带宽”一个实数标量或者一个实数向量的元素个数等于orderlist．较小的值“带宽”产生平滑，窄带输出。然而，这个输出可能不能准确地反映顺序振幅的快速变化。这个论证只适用于沃尔德-卡尔曼算法。

数据类型:双|单

模式解耦选项，指定为逗号分隔的对，由“脱钩”和一个逻辑值。如果此选项设置为真正的,然后ordertrack同时提取阶数，使其能够分离紧密间隔或交叉的阶。这个论证只适用于沃尔德-卡尔曼算法。

数据类型:逻辑

重叠段的长度，用逗号分隔的对表示“SegmentLength”和一个整数。如果指定段长度，则ordertrack将输入信号分成若干段。然后计算每个段的阶数，并将结果组合生成输出。如果段太短，函数可能不能正确捕获局部事件，如交叉订单。这个论证只适用于沃尔德-卡尔曼算法。

数据类型:双|单

输出参数

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数量级矩阵，作为矩阵返回。

转速，以每分钟转数表示的正数值矢量返回。

时间瞬间，作为矢量返回。

参考文献

[1]布兰德,安德斯。噪声与振动分析:信号分析与实验程序．奇切斯特，英国:John Wiley & Sons出版社，2011年。

[2]菲尔德鲍尔，克里斯蒂安和罗伯特Höldrich。沃尔德-卡尔曼跟踪滤波器的实现-一个最小二乘问题。数字音频效果COST G-6会议记录(DAFX-00)．2000年12月7-9日，意大利，维罗纳。

[3]沃尔德，Håvard，简·勒里丹。使用卡尔曼跟踪滤波器在极端回转速率下的高分辨率订单跟踪。冲击和振动．1995年第2卷，第507-515页。

[4] Tůma,霁ř我。"沃尔德-卡尔曼多阶跟踪滤波器的算法"第十四届国际喀尔巴阡山脉控制会议论文集， 2013年，第388-94页。https://doi.org/10.1109/CarpathianCC.2013.6560575．

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版本历史

介绍了R2016b

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