機(jī)械工程測試信息信分析課件第5章

機(jī)械工程測試信息信分析課件第5章目錄contents引言機(jī)械工程測試基礎(chǔ)知識信息論基礎(chǔ)機(jī)械工程測試中的信息處理技術(shù)信息融合在機(jī)械工程測試中的應(yīng)用01引言機(jī)械工程測試信息信分析是機(jī)械工程學(xué)科中的重要分支，主要涉及機(jī)械系統(tǒng)動態(tài)特性的測試、信號處理和分析等方面。隨著機(jī)械系統(tǒng)復(fù)雜性的增加和智能化要求的提高，測試信息信分析技術(shù)在機(jī)械工程領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，對于保障機(jī)械系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)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(jī)械系統(tǒng)動態(tài)特性的測試和信號處理技術(shù)。熟悉常用的信號處理和分析軟件，能夠運(yùn)用相關(guān)軟件進(jìn)行信號處理、特征提取和模式識別等操作。培養(yǎng)解決實(shí)際問題的能力，能夠?qū)C(jī)械系統(tǒng)中的實(shí)際問題進(jìn)行測試、信號處理和分析，提出有效的解決方案。02機(jī)械工程測試基礎(chǔ)知識負(fù)責(zé)將待測物理量轉(zhuǎn)換為可測信號。傳感器對傳感器輸出的信號進(jìn)行預(yù)處理，如放大、濾波等。信號調(diào)理器用于采集和記錄測試信號。數(shù)據(jù)采集與記錄設(shè)備用于顯示測試結(jié)果和輸出測試報(bào)告。顯示與輸出設(shè)備測試系統(tǒng)的基本組成具有明確數(shù)學(xué)表達(dá)式描述的信號，如正弦波、方波等。確定性信號無法用數(shù)學(xué)表達(dá)式描述，只能通過統(tǒng)計(jì)特性描述的信號，如噪聲等。隨機(jī)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(tǒng)誤差、隨機(jī)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(guān)，通過誤差傳遞公式可以計(jì)算出測量值的最終誤差。對于多個測量值進(jìn)行合成時，需要考慮各個測量值的誤差，以獲得更準(zhǔn)確的合成結(jié)果。測試誤差理論03信息論基礎(chǔ)信息論起源于20世紀(jì)初，最早由美國數(shù)學(xué)家香農(nóng)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(shù)的不斷發(fā)展和信息時代的到來，信息論逐漸成為一門獨(dú)立的學(xué)科，廣泛應(yīng)用于通信、數(shù)據(jù)處理、人工智能等領(lǐng)域。信息論的發(fā)展隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，信息論面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，未來將進(jìn)一步拓展其在數(shù)據(jù)處理、信息安全、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用。信息論的未來發(fā)展信息論的發(fā)展歷程信息量的計(jì)算方法信息量通常采用概率論的方法進(jìn)行計(jì)算，即根據(jù)事件發(fā)生的概率計(jì)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(jìn)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(tǒng)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(tǒng)不確定性的度量，即系統(tǒng)內(nèi)部包含的信息量。它表示系統(tǒng)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(fù)、混淆或無關(guān)緊要的信息造成的。信息熵與冗余的關(guān)系信息熵和冗余是相互關(guān)聯(lián)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(fù)雜性和處理成本。在通信和數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)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(jī)械工程測試中的信息處理技術(shù)通過將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，進(jìn)行信號的濾波、頻譜分析、特征提取等操作，以實(shí)現(xiàn)對信號的準(zhǔn)確分析和處理。數(shù)字信號處理技術(shù)數(shù)字濾波器可以對信號進(jìn)行平滑處理，消除噪聲和干擾，提高信號的信噪比。數(shù)字濾波器頻譜分析通過對信號進(jìn)行傅里葉變換，將時域信號轉(zhuǎn)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(shù)字信號處理技術(shù)ABCD小波變換技術(shù)小波變換是一種時頻分析方法，能夠同時在時域和頻域?qū)π盘栠M(jìn)行分析和處理，具有多尺度分析的特點(diǎn)。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(jù)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(xì)的頻率分析，對信號進(jìn)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(shù)是關(guān)鍵，不同的小波基函數(shù)具有不同的特性，適用于不同的應(yīng)用場景。小波變換技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，能夠通過學(xué)習(xí)自動提取輸入數(shù)據(jù)的特征，并進(jìn)行分類、預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)元模型神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，具有加權(quán)輸入、激活函數(shù)和非線性映射等特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層，隱藏層的數(shù)量和每層的神經(jīng)元數(shù)量可根據(jù)具體需求進(jìn)行調(diào)整。訓(xùn)練算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法包括梯度下降法、反向傳播算法等，通過不斷調(diào)整權(quán)重和閾值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸逼近最優(yōu)解。05信息融合在機(jī)械工程測試中的應(yīng)用信息融合是一種多源信息處理技術(shù)，通過將多個傳感器采集的信息進(jìn)行合并、分析和處理，以獲得更準(zhǔn)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(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性，降低不確定性，提高決策的準(zhǔn)確性和及時性。目的信息融合涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括信號處理、模式識別、概率統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。關(guān)鍵技術(shù)信息融合的基本原理實(shí)例1在機(jī)械故障診斷中，通過多個傳感器采集設(shè)備的振動、溫度、壓力等信號，利用信息融合技術(shù)對信號進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障的準(zhǔn)確診斷。實(shí)例2在機(jī)械動態(tài)性能測試中，利用多個傳感器采集機(jī)械的運(yùn)動、速度、加速度等信號，通過信息融合技術(shù)對信號進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對機(jī)械動態(tài)性能的全面評估。信息融合在測試系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例發(fā)展趨勢101隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，信息融合技術(shù)將與人工智能技術(shù)進(jìn)行更深入的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的信息處理。發(fā)展趨勢202隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，信息融合技術(shù)將能夠處理更多的傳感器