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ordertrack

从振动信号中跟踪并提取数量级

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语法

Mag = ordertrack(x,fs,rpm,orderlist)
[mag,rpm,time] = ordertrack(x,fs,rpm,orderlist)
［___= ordertrack(x,fs,rpm,orderlist, rpmrefx)
［___= ordertrack(map,order,rpm,time,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，其中包含特定顺序集的随时间变化的均方根(RMS)振幅估计，orderlist，出现在输入信号中x．x是在一个集合上测量的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）还返回的列对应的RPM和时间值的向量玛格．

［___= ordertrack(x，fs，rpm，orderlist，rpmrefidx）使用一阶vord - kalman滤波器提取阶数，并返回以前语法中的任何输出参数。

例子

［___= ordertrack(地图，订单，rpm，时间，orderlist）计算从order-RPM映射开始的震级估计矩阵，地图，阶数向量，订单，和时间瞬间向量，时间．使用rpmordermap来计算地图，订单,时间．返回的振幅和缩放与in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 (___）在没有输出参数的情况下，在当前图中绘制随时间变化的顺序和RPM值。

例子

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打开实时脚本

创建一个采样频率为600hz的模拟信号，持续5秒。在观察期间，正在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，用梯形法则将相位表示为转速的积分。

O1 = 1;O2 = 0.5;O3 = 4;O4 = 6;A1 = 1;A2 = 0.5;A3 =√(2);A4 = 2;Ph = 2*pi*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。

打开实时脚本

创建一个模拟振动信号，由两个交叉顺序组成，对应于两个不同的电机。信号以300hz采样3秒。在测量过程中，第一个电机将其转速从每秒10转增加到100转(或等效地从每分钟600转增加到6000转)。第二个电机在同一时间内将转速从每秒50转增加到70转(或每分钟3000转到4200转)。

Fs = 300;Nsamp = 3*fs;Rpm1 = linspace(10,100,nsamp)'*60;Rpm2 = linspace(50,70,nsamp)'*60;

所测信号相对于第一个电机的阶数为1.2，振幅为2√2。对于第二个电机，信号为0.8阶，振幅为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一个共振。

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

可视化使用的顺序rpmfreqmap．

rpmfreqmap (x, fs, rpm1)

图频率图包含uimenu, uitoolbar, uiflowcontainer类型的对象。

计算作为RPM函数的两个电机的量级。使用Vold-Kalman算法对交叉阶进行解耦。

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2个类型为line的对象。这些对象表示Order: 1.2, Order: 0.8。

打开实时脚本

分析直升飞机座舱中加速度计的模拟数据。

加载直升机数据。振动测量，vib，以500赫兹的频率采样10秒。对数据的检查表明，它有一个线性趋势。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order-RPM映射。指定0.005的顺序分辨率。

[map,order,rpm,time,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。

[spectrum,specorder] = orderspectrum(map,order);[~，pkords] = findpeaks(频谱，specorder，“SortStr”，“下”，“Npeaks”3);specorder findpeaks(光谱,“SortStr”，“下”，“Npeaks”3)

图中包含一个轴对象。axis对象包含2个line类型的对象。

跟踪三个最高峰值的振幅。

ordertrack(地图、秩序、转速、时间、pkords)

图中包含2个轴对象。Axes对象1包含一个line类型的对象。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波。

数据类型:双|单

采样率，用正标量表示，单位为Hz。

数据类型:双|单

转速，表示为以每分钟转数表示的正数值的矢量或矩阵。如果rpm是一个向量，它的长度必须和x．如果rpm是矩阵，和rpmrefidx，则rpm必须至少有两列，并且每列必须有与x．

  • 如果你有一个转速计脉冲信号，使用tachorpm提取rpm直接。

  • 如果您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指定系统最初以每分钟100转的速度旋转，并以每分钟10转的增量运行到每分钟3000转。

数据类型:双|单

顺序列表，指定为向量。orderlist不能有大于的值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．此参数的存在指定使用Vold-Kalman算法。

数据类型:双|单

Order-RPM映射，指定为矩阵。使用rpmordermap来计算order-RPM映射。

数据类型:双|单

order-RPM映射语法中的order，指定为向量。的长度订单必须等于行数地图．

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。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来的名字在报价。

例子:“脱钩”,的确,“振幅”,“峰”同时提取指定的指令，并返回每个指令的峰值振幅。

振幅类型，指定为由逗号分隔的对组成“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”-返回每个预估订单的功率级别。

大小缩放，指定为由逗号分隔的对组成“规模”,要么“线性”或“数据库”．

  • “线性”-返回以线性单位缩放的幅度值。

  • “数据库”-返回按对数缩放并以分贝表示的幅度值。

近似半功率带宽，指定为由逗号分隔的对组成“带宽”或者是一个实标量，或者是一个元素数相同的实向量orderlist．较小的值“带宽”产生平滑的窄带输出。然而，这个输出可能不能准确地反映阶幅的快速变化。这个论点只适用于Vold-Kalman算法。

数据类型:双|单

模式解耦选项，指定为由逗号分隔的对组成“脱钩”和一个逻辑值。如果此选项设置为真正的,然后ordertrack同时提取数量级，使其能够分离紧密间隔或交叉的数量级。这个论点只适用于Vold-Kalman算法。

数据类型:逻辑

重叠段的长度，指定为由逗号分隔的对组成“SegmentLength”一个整数。如果指定段长度，则ordertrack将输入信号分成若干段。然后计算每个片段的量级，并将结果结合起来产生输出。如果段太短，函数可能无法正确捕获局部事件，例如交叉顺序。这个论点只适用于Vold-Kalman算法。

数据类型:双|单

输出参数

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量级矩阵，以矩阵形式返回。

转速，以每分钟转数为单位的正矢量返回。

时间瞬间，以矢量形式返回。

参考文献

勃兰特，安德斯。噪声与振动分析:信号分析与实验程序．英国奇切斯特:John Wiley & Sons出版社，2011年。

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

[3] Vold, Håvard，还有Jan Leuridan。“使用卡尔曼跟踪滤波器在极端回转速率下的高分辨率顺序跟踪。”冲击与振动．第2卷，1995年，第507-515页。

[4]特罗姆，Jiří。沃尔德-卡尔曼多阶跟踪滤波器算法第十四届国际喀尔巴阡控制会议论文集， 2013，第388-94页。https://doi.org/10.1109/CarpathianCC.2013.6560575．

扩展功能

版本历史

在R2016b中引入

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