急求助:随机振动计算
请问兄弟姐妹们:已知随机振动功率谱密度曲线,能不能求出某点的的振动加速度?
谢谢
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命题不对,随机振动不存在某个频率下的加速度这样的提法. 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:01 编辑原帖由 hcharlie 于 2008-9-4 16:02 发表
命题不对,随机振动不存在某个频率下的加速度这样的提法.
hcharlie主任, 楼主的问题应不是要问在某个频率下的加速度
应是要了解转换後之时域信号吧 比如根据加速度谱使用线性插值法求某一频率下对应的加速度,这样应该可以吧。 某点的振动加速度,应该是指时域振动信号吧。
不过,同样一个功率谱密度函数,可以对应无数不同的时域加速度信号。这个问题不好回答。 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:01 编辑
原帖由 hanfeifei 于 2008-9-4 17:49 发表
比如根据加速度谱使用线性插值法求某一频率下对应的加速度,这样应该可以吧。
对于功率谱密度函数的插值,只能是对频率点函数值的细化,并不能够转化为时域信号的振动加速度值。 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:02 编辑
原帖由 wanyeqing2003 于 2008-9-4 21:12 发表
对于功率谱密度函数的插值,只能是对频率点函数值的细化,并不能够转化为时域信号的振动加速度值。
这个wan老师可否详细一点,不是很了解,呵呵。 OK,让我换一种问法:
功率谱密度曲线和Grms, 跟我们平常所说的加速度,位移,速度,时间有什么关系。
另加一个问题:
随机振动的时候,曲线是不变的,振动时间无论短还是长,振动得到的曲线都是一样的,就是说在某一时刻,我能知道振动在曲线上哪一点吗?
如果我振动1分钟,那曲线上的点都体现出来了吗?
随机振动时,频率出现是随机的,但如果振动时间够短,就意味着有些频率就没有运行过吗?
回复 8楼 raye.tang 的帖子
1)随机振动不像扫频时那样某一时刻在PSD哪一个点上。2)随机振动在时域上是不可预计的。
3)随机信号统计时间越长越接近准确,严格讲要统计无穷大时间才能得到精确值。如果时间短,在所有频率上都有PSD值,但精度要差,这跟扫频试验完全不一样。 怎么理解Grms?
比如说10Hz和20Hz之间的Grms是0.12g, 能理解成:跟扫频,定加速度0.12g是一个概念吗? 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:02 编辑
原帖由 yelv123 于 2008-9-5 09:06 发表
这个wan老师可否详细一点,不是很了解,呵呵。
所谓的插值,是根据已有的数据作进一步处理。如果原有数据点存在误差,那么插值以后的数据也有这样的偏差。
不知道我的解释是否讲清楚了。 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:02 编辑
原帖由 wanyeqing2003 于 2008-9-5 14:04 发表
所谓的插值,是根据已有的数据作进一步处理。如果原有数据点存在误差,那么插值以后的数据也有这样的偏差。
不知道我的解释是否讲清楚了。
谢谢wan老师,现在有一点眉目老,不过还要问一下(只能是对频率点函数值的细化)怎么理解啊? 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:02 编辑
原帖由 raye.tang 于 2008-9-5 10:46 发表
功率谱密度曲线和Grms, 跟我们平常所说的加速度,位移,速度,时间有什么关系。
1、功率谱密度是在频率域上,对振动信号的统计分析。是对单位频率下,振动能量的描述。
2、Grms是振动均方根值,也就是在某一个频率段上,对功率谱密度函数的积分。表示振动强度大小。
3、振动信号可以在频率或者时域中描述,功率谱密度函数就是频域分析结果。时域中描述的振动信号,横轴表示的就是时间。
4、振动信号的幅度,可以用位移表示,也可以用速度和加速度表示。
5、振动位移、速度和加速度可相互转换,相位一定,其相互关系也是确定的。
6、频率域内也可以用这三个物理量来表示。 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:02 编辑
原帖由 yelv123 于 2008-9-5 14:52 发表
谢谢wan老师,现在有一点眉目老,不过还要问一下(只能是对频率点函数值的细化)怎么理解啊?
这句话只是对插值方法的一个解释。
比如,功率谱密度函数的分辨带宽是0.2Hz。在1.0和1.2Hz上有数值,要想得到1.1Hz上的数据,就可以运用插值的方法解决。所以这个方法仅仅是细化数据结果,维持保持原来的误差,不能提高精度。 本帖最后由 wdhd 于 2016-8-3 10:02 编辑
原帖由 wanyeqing2003 于 2008-9-5 15:05 发表
这句话只是对插值方法的一个解释。
比如,功率谱密度函数的分辨带宽是0.2Hz。在1.0和1.2Hz上有数值,要想得到1.1Hz上的数据,就可以运用插值的方法解决。所以这个方法仅仅是细化数据结果,维持保持原来的误差,不 ...
谢谢wan老师的详细讲解,开始是我对此处的 细化 理解错误了,所以感到很奇怪。
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