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振動信號傳感器：關于振動傳感器信號問題

這種傳感器主要有2種原理，一個是壓電式、一個是壓阻式，
如果傳感器的信號頻率很高一般會用壓電式，這種傳感器產生的信號時電荷類型，因此需要電荷放大器，如果你的二次儀表內置了電荷放大器，那你只能用示波器讀取它，它的顯著特點是采用了同軸電纜作為信號線。BNC接頭。單位是PC/G  你需要自己計算大概的輸出，振動的參考一般是重力加速度，即G，如果是真正的震動信號一般只采集到2K就差不多了。 再高就叫做沖擊傳感器了，沖擊傳感器頻率高，能量小，g值大。
 如果是壓阻式傳感器，一般他是一個惠斯通電橋，這個電橋由四個電阻組成，只是需要大多數壓阻式傳感器采用半導體技術，會有方向性，因為存在PN結的效用，所以不能隨便找某一對當供電，某一對當輸出，要根據定義來，除非你了解內部結構，如果你想測，那只有一個辦法，就是連接好后，將繁用表測量各點電壓，用電流表測各個線路的電流，一般傳感器都采用恒流源或者恒壓原供電，可以初步判斷供電情況。然后另外兩個線的輸出，通過翻轉傳感器，可以判斷傳感器輸出的變化，這個變化就是1個重力加速度的變化，也就是你傳感器的靈敏度。

振動信號傳感器：工程振動領域中，傳感器采集到的振動信號與其中的噪聲是什么關系呢？

很好奇有什么定性的關系嗎，如果有的話通常降噪的同時應該如何處理噪聲信號中的微弱真值信號呢，以達到提高信噪比
可以確定的講：傳感器采集到的振動信號與噪聲干擾信號沒有定性關系。
要分析振動信號中噪聲信號的來源，首先要對測量鏈比較熟悉，測量鏈一般傳感器、導線、信號調理器和數據采集儀組成，整個測量鏈都可能引入噪聲，比如傳感器分辨率引起的噪聲，干擾引起的噪聲（如工頻干擾），信號調理器和數據采集儀的本底噪聲等等。
工程測量中，更多的是在測量之前要選擇合適的測試系統和測試方法保證噪聲在可控的范圍之內。
除此之外，有工程經驗的工程師對信號中的噪聲也能有所判斷，可以使用多種信號處理方法（如去除趨勢項，濾波等等）去除噪聲。
謝邀。振動信號是由機械振動的物體在磁場中運動（往復運動），其運動能量轉換成電流與電壓，也就是切割磁力線，或者是由壓電效應轉化成電流與電壓。而噪聲是電路中的熱量轉化而來，或者是所用直流電源中含交流成份。因此，給電路降溫，或者改用好的直流電源后，噪聲能明顯下降，振動信號能相對增強。
謝邀,這是個好問題,也是很多很多的入行信號狗想問的一個問題,但實際上題主所說的"降噪的同時應該如何處理噪聲信號中的微弱真值信號"本質上來說仍然是信號處理中絕大部分時候我們要面對的一個最本質的問題:
"如何獲取我們感興趣的信息"
這句話是信號處理的核心思想,注意我上面的字眼,是獲取我們感興趣的信息,而不是如何濾波或消噪,因為提取信息我們不僅僅一定用的是濾波器方法,在這基礎上,一系列的濾波,消噪,增強,時頻分析，倒譜，信號重建方法,乃至于我們使用統計模型或機器學習方法GAN網絡去重建信號,都是為了盡可能的獲取到我們感興趣的信息.
但非常遺憾的是,信號是不是噪聲帶有非常強烈的主觀性,就比如一首歌(不管是人聲還是樂器,都是機械震動信號),那么,人聲和背景伴奏到底哪個才是噪聲呢,顯然的,對于想分析這個人聲音頻域特性的這件事來說,伴奏就是噪聲了,是我們不需要的信息,然而對于本身就想提取伴奏用于卡拉OK KTV時,人聲就是我們不需要的信息了,那么這個時候,人聲就是噪聲,因此在信號處理中,我們無法找到一種"全能"的濾波或增強辦法,直接幫我們區分什么是噪聲什么是有用信號,但不用擔心,信號處理的知識體系大廈經過了那么多年的發展,在相當大部分的情況下,我們都有非常多的手段去提取那些我們感興趣的信息,就拿剛剛說的人聲和伴奏舉個栗子
上圖是使用PainterEngine SoundLab分析二刺螈洗腦神曲白金Disco的STFT時頻圖,觀察方框內一條一條等間距出現的亮線,不賣關子,這就是人聲(共振峰),在頻域能量圖中,體現為一條條等間距出現的波峰
而背景音樂的頻域特性和人聲的頻域特性,在頻譜圖中有著很強的辨識度
你可以看到,背景音樂(藍色方框)和人聲(紅色方框)在圖像上還是很容易分辨出來的,為什么會這樣呢,這得益于一個初中物理的一個固有頻域的概念:
物體做自由振動時，其位移隨時間按正弦或余弦規律變化，振動的頻率與初始條件無關，而僅與系統的固有特性有關（如質量、形狀、材質等），稱為固有頻率，其對應周期稱為固有周期。
當人發濁音的時候,人的聲帶震動,因駐波的關系,形成一系列等間距頻率的能量高點,因此,共振峰就是這樣形成的,實際上不僅僅是人聲,小提琴,二胡.....都有這樣的特性,當然,鼓點,響板,鋼琴,在頻域上體現為一條豎直的亮線,,但如果進一步提高信號的采樣頻率,也可以觀察到這種特性,于是將這個概念拓展到工程應用上,不同尺寸的鋼管齒輪,汽車部件,內部由裂痕和沒有裂痕的固件,其固有頻率都不一樣,因此,這也讓機械探傷,結構掃描,乃至于從地震波分析巖層結構成為了可能,而基于上面這個理念,也奠定了至少一半的濾波消噪的分析方法的理論基礎，將不同固有頻率的信號分離開來。
盡管這種消噪的方法有很多，基于個人的信號處理經驗并結合數字語音信號處理（這塊個人認為很多方法比較經典，在機械工程應用中很多方法是通用的），簡單概述幾種比較常用的消噪或者說增強方法，當然我仍然同意科普并不全等于科學，為了盡可能讓內容讀起來通俗易懂，我會刪除一些細節上的東西，如果有錯誤，希望其它大神同行不吝指出：
1.依據振動方向
先來個最直接了當的，使用加速度傳感器或者震動傳感器采集地震信號，對于橫波縱波其在三維方向的振動方向不一樣，顯然基于這一點如果我們需要的是縱波信號，根據振動方向設定一個閾值將橫波剔除就行了，不需要什么頻域分析方法。
2.設置能量閾值
如果采集信號的能量過小，提取我們感興趣的信號的難度會加大，因為環境噪聲的干擾也可能隨之加大，因此設置一個能量閾值，一般情況下會把那些能量過小的閾值信號直接拋棄掉。
3.譜減法
坐好了，我們開始加速了，不用擔心，我們現在先說的這個譜減法仍然是消噪里一個非常經典而且簡單的令人發指的消噪方法，它基于一個非常簡單粗暴的原理
噪聲是加性的。
因此在沒有有效信號的時候，我們采集環境的噪聲譜，之后的濾波算法中，直接減去這個噪聲譜就可以了，關于這一方面比較流行的做法是使用相關域（correlation domain）或者是頻域方法進行譜減。[1][2]
4.基于統計模型
就從之前舉的這個栗子我們可以看到,例如人聲信號具有很強的頻域特性,因此這也讓我們使用某種函數(線性或非線性)去擬合或者重建一個純凈信號提供了可能,簡單來說,我們需要使用某些或某種濾波信號盡可能地提取信號的某些參數,然后依據這些參數去重建一個純凈信號,在之前多使用MMSE(最小均方誤差)方法及Winner濾波算法配合例如語音信號處理的MFCC,cspstrum分析方法來完成這項工作,現在基于機器學習方法并使用GAN進行重建也是筆者非常看好的一個趨勢.voice conversion challenge已經有非常多的team使用這一方法來完成sounds rebuild.[3]
5.子空間算法
子空間算法基于這樣一個理論,在歐式空間中,純凈信號的分布可能局限在帶噪信號的子空間中,例如經典的SVD和EVD方法,因為機器學習的熱門,因此關于這點,百度已經有非常非常非常非常多的相關資料了并且現在已經12點半我急著恰飯,因此我就不貼references了.
最后簡短的總結一下
信號處理的核心是獲取我們感興趣的信息,因此,不論是消噪增強特征提取都基于一個很強的目的性,就是我們需要的信號具體有哪些區別于其它信號的特征,基于這點,選用合適的數學分析方法再進一步入手。不論是何種信號，大致如是。
振動傳感器信號問題 第1張" title="振動信號傳感器：關于振動傳感器信號問題 第1張-傳感器知識網"/>

振動信號傳感器：振動傳感器輸出什么信號

振動傳感器輸出什么信號

發布人：稱重傳感器  發布時間：2020-4-26 17:04:26  點擊量：4463

振動傳感器是什么？

在高度發展的現代工業中，現代測試技術向數字化、信息化方向發展已成必然發展趨勢，而測試系統的最前端是傳感器，它是
整個測試系統的靈魂，被世界各國列為尖端技術，特別是近幾年快速發展的IC技術和計算機技術，為傳感器的發展提供了良好
與可靠的科學技術基礎。

振動傳感器的分類
①相對式
②電渦流式
③電感式
④電容式
⑤慣性式
⑥慣性式
⑦壓電式力
⑧阻抗頭
⑨電阻應變式
⑩電阻應變式

振動傳感器的結構圖：

振動傳感器的技術參數
技術參數
線性量程：0～1000mm，共12種規格（詳見技術指標及尺寸表）
初級阻抗：不小于500Ω（振蕩頻率為2KHz）
非線性度：不大于0.5％F.S
工作溫度:普通型-40°～150°C;高溫型-40°～210°C(250°C持續30分鐘)
溫漂系數:小于0.03％F.S°C
引出線:三根特氟隆絕緣護套線，外有不銹鋼護套軟管。
耐受振動：20g(可達2KHz)

振動傳感器輸出什么信號
VS-2振動速度傳感器輸出的信號是電壓信號。
VS-2振動速度傳感器輸出的是電壓值，而且大小和振動速度成正比，但是比例關系就不能一概而論了，看傳感器的特性曲線而
定，傳感器的鑒定證書里應該有這個圖表，但是在特性曲線的線性區域可以有相對固定的比例關系，就是傳感器的靈敏度，單
位是（mm/s）/mV。一般來說傳感器輸出的直接量是電荷，經過電荷調理器、放大器等轉換成電壓信號，而且是直流電壓信
號，自然不能用交流電壓表測量。就算是用直流電壓表測量，顯示的也不是振動速度，而是電壓信號，一般是用軟件把這個電
壓信號按照傳感器的特性換算成被測量的速度信號，所以通常我們在使用速度傳感器時得到的就是速度信號，而不是電荷或電
壓信號。
VS-2振動速度傳感器輸出的速度信號配接振動監控保護儀或振動變送器，振動監控保護儀或振動變送器可以直接輸出標準4-
20mA電流信號，送給PLC、DCS和DEH系統等。

影響振動傳感器輸出信號的因素
振動傳感器在生活中的很多地方都有所應用，但是在使用的過程中，有時它的輸出信號會受到干擾，所以在使用之前，需要對
影響它輸出信號的因素有基本的了解，下面就給大家具體的介紹一下。
1、 射頻干擾干擾：主要是大型動力設備的啟動、操作停止時產生的干擾以及高次諧波干擾。
2、靜電感應干擾：是由于兩條支電路或元件之間存在著寄生電容，使一條支路上的電荷通過寄生電容傳送到另一條支路上去，
有時候也被稱為電容性耦合。
3、電磁感應干擾：當兩個電路之間有互感存在時，一個電路中電流的變化就會通過磁場耦合到另一個電路，這一現象稱為電磁
感應。這種情況在傳感器使用的時候經常遇到，尤為注意。
4、漏電流感應干擾：由于電子線路內部的元件支架、接線柱、印刷電路板、電容內部介質或外殼等絕緣不良，特別是傳感器的
應用環境濕度增大，導致絕緣體的絕緣電阻下降，這時漏電電流會增加，由此引發干擾。尤其當漏電流流入到測量電路的輸入
級時，其影響就特別嚴重。
5、其他干擾：主要指的是系統工作環境差，還容易受到機械干擾、熱干擾和化學干擾等等。

振動傳感器【蘭瑟】相關品牌：
美國DYTRAN 3056B2振動傳感器
德國ALTHEN振動傳感器
美國CTC振動傳感器

傳感器相關資料如下：
變頻器的接線方法和注意事項
稱重顯示控制器實際操作步驟
托利多稱重顯示控制器實際操作步驟
德國HBM稱重顯示控制儀表安裝使用注意事項

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振動信號傳感器：振動診斷技術

原標題：振動診斷技術

機械振動是工業機械設備運行中常見的一種現象，一般情況下機械振動都是有害的，因為振動會破壞機械的正常運作。因此，利用振動信號判斷設備的故障狀態越來越受到重視，如果機械設備出現故障而未能監測出來，結果不僅會影響設備的壽命更有可能帶來更大的損失。所以，基于振動信號的機械設備故障診斷成為監測設備狀態的一種主要形式。

機械設備運行過程中，設備狀態的監測信號是反應設備運行正常與否的信息載體，而振動信號是設備主要的監測信號之一。基于振動信號的故障監測的實現步驟是：振動數據的采集，數據預處理，通過數據分析進行設備狀態監測和故障診斷。

01

振動信號采集

機械設備振動信號的采集通常選用振動傳感器。振動傳感器作為傳感器的一種，在工業中主要用來檢測機械設備在工作中的振動情況，進而確定設備有無故障。基于振動傳感器的特性，其在預測性維護中發揮了重要作用。例如我們可以根據電機的振動信號，通過進行時頻分析發現電機存在的問題如電機不平衡，不對中等問題，從而可以實現預測性維護所說的零停機狀況。

常見的振動傳感器有：加速度傳感器、速度傳感器、位移傳感器，不同的傳感器適用的工業應用場景不同。

位移傳感器：所測頻率為0～10kHz，在此范圍內能給出準確的低頻振幅及相位；
速度傳感器：所測頻率為5～2kHz，能對中頻的振動產生較強的信號；
加速度傳感器：所測頻率為5～20kHz，高頻范圍信號較強。

振動傳感器應用領域非常廣泛，基本每個行業都可以用到。例如造紙業，煤炭行業，建筑行業。設備的振動信號通過加速度采集，傳感器將設備的實時振動數據傳輸給采集終端，采集終端將數據傳輸給我們的數據分析模塊進行數據分析。

02

數據預處理

振動采集過程中，往往存在多種干擾，導致得到的數據并不準確，將偏離真實數值。因此在完成振動信號采集之后，應當對采集得到的數據進行預處理，進而提高數據的真實性與可用性，并分析振動信號的隨機性，從而確定具體的處理手段。

設備的振動信號往往是一雜亂無章的信號，要直接通過振動原始數據判斷設備的運行狀態并進行故障診斷有一定的難度。所以，應當對采集到的振動信號進行預處理。常用的振動信號預處理算法包括：算術平均值法、加權平均值法、五點三次平滑法、滑動平均值法、中值法、模糊控制法等。

03

數據的分析

對振動數據進行分析的主要用途是，判斷設備的運行狀態以及利用振動數據進行設備故障診斷。振動數據分析主要有時域分析和頻域分析。

時域分析：

振動時域參數分析是對機械設備進行故障檢測和診斷的簡易方法，時域波形是經過數據處理器去噪處理后的信號，包含較多的信息量。在時域診斷中，常常采用的特征參數有：均值、均方根值、峰值、峭度指標、波形指標、脈沖因子、裕度系數……，通過監測這些特征參數是否超過設定的閾值，來診斷傳動部件是否發生機械故障。幅域參數一般分為有量綱和無量綱兩種類型的指標。

除去常用的時域特征參數之外，時域波形也是判斷設備故障的一種主要方法。下圖是電機實時振動波形圖，橫坐標是時間單位秒 (S)，縱坐標是加速度幅值單位 (m/s2)。

電機實時振動波形圖

均值：又可稱為直流分量，是用來評價信號是否穩定。表征了振動信號變化的中心波動，是信號的常量分量。
均方根值：也叫方均根值。它是對信號先平方，再求取平均值后開方得到的，對沒有規律的信號比較有用。
峭度指標：反映振動信號中的沖擊特征。峭度指標對信號中的沖擊特征很敏感，正常情況下應該值在3左右，如果這個值接近4或超過4，則說明機械的運動狀況中存在沖擊性振動。

頻域分析：

時域振動信號的頻譜分析是目前所知的研究故障特征方法中基礎的方法之一，可以在頻譜中獲得比較全面的故障信息。在頻域中，主要從幅值頻譜、功率頻譜、倒頻譜、包絡譜等頻譜中分析。頻譜圖橫坐標代表振動信號的頻率單位赫茲 (Hz)，縱坐標代表頻率幅值。

幅值頻譜就是對傳感器釆樣所得的原始信號經處理后的振動信號進行一次傅立葉變換 (FFT)，計算并畫出該時域振動信號的頻率圖譜如下圖所示。

功率譜：

在頻域中表現對信號功率的分布，即體現出振動信號能量的大小情況。功率譜包括互功率譜和自功率譜兩種頻譜，它的頻譜包含的信息和幅值譜是一樣的，因為它是幅值的平方，所以比幅值譜的突出頻率更加清晰。

倒頻譜：

又叫二次頻譜，可以有效地檢測出復雜頻譜中的周期成分。倒頻譜通常用在機械振動中，為了對故障進行檢測和診斷，所以它在振動信號分析方面應用的較多。倒頻譜有以下特點：

通過倒頻譜分析，能夠識別出信號中不同頻率分量，找到對診斷來說比較重要的周期成分；
倒譜能分離諧波和邊頻帶分量。

倒譜實現流程圖

綜上，利用振動信號對故障進行診斷，是設備故障診斷方法中有效、常用的方法。機械設備和結構系統在運行過程中的振動及其特征信息，是反映系統狀態及其變化規律的主要信號。因此，通過各種動態測試儀器拾取、記錄和分析動態信號，是進行系統狀態監測和故障診斷的主要途徑。返回搜狐，查看更多

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