LabVIEW 中的振动分析与信号处理
动态数据采集是声振类应用的核心，但仅完成数据采集远远不够 —— 需通过专业分析将原始数据转化为可解读的设备运行信息，才能支撑故障诊断、维护调度等决策。LabVIEW 环境下的振动信号分析技术，系统梳理频率分析、阶次分析等核心方法的原理、适用场景及优劣。
振动信号的复杂性与分析逻辑
声振传感器输出的信号是包含设备运行特征的复杂时间序列，不同声振现象对应差异化的信号特性，需针对性选择分析算法：
长时窄带信号：如摩擦噪声，持续时间长、频率带宽窄；
短时宽带信号：如部件冲击，持续时间短、频率覆盖范围广；
短时窄带信号：如衰减共振，能量集中在特定频率且快速衰减；
时变带宽信号：如失衡轴系噪声，频率随设备转速同步变化。
振动分析的核心逻辑分两步：先明确待监测系统的运行机制（如是否为旋转设备、信号是否时变），再根据信号的时间 - 频率特性匹配算法。NI 基于 LabVIEW 提供了覆盖全场景的分析工具，可满足不同设备的监测需求。
核心振动分析技术及应用
频率分析：静态信号的基础工具
频率分析以快速傅里叶变换（FFT）为核心，将时域信号转换为频域的功率谱，直观展示不同频率的能量分布，适用于频率成分稳定的静态信号（如恒定转速电机）。其优势在于原理简单、计算高效，能快速定位主要频率成分（如电机基频、齿轮啮合频率），是振动分析的入门手段。
但频率分析存在明显局限：一是丢失时间信息，无法区分 “升频” 与 “降频” 信号，例如两个扫频信号（一个频率上升、一个下降）的 FFT 结果完全一致；二是无法检测瞬态信号，短时冲击的能量经 FFT 后会分散到全频率范围，导致在功率谱中 “隐身”，即便信号含瞬态，也可能与无瞬态信号的功率谱相同。
阶次分析：旋转设备的专属方案
旋转设备（如齿轮箱、风机）的振动特征与转速直接相关，频率随转速同步变化，传统 FFT 无法跟踪这类时变频率。阶次分析通过 “时域 - 角域转换” 解决该问题：结合转速计信号，将时域振动数据重采样为 “每旋转角度一个数据点”，使信号与设备角位置对齐，再对重采样后的角域信号做 FFT，生成 “阶次谱”（阶次即转速的倍数，如 4 阶 = 4× 转速）。
这种技术能稳定跟踪转速依赖的故障特征。例如某风机 60Hz 转速时，轴承缺陷对应 4 阶频率（240Hz）；转速降至 50Hz 时，缺陷频率同步降至 200Hz（仍为 4 阶）。传统 FFT 中峰值会随转速漂移，而阶次谱中阶次位置固定，便于长期监测，广泛应用于风电齿轮箱、汽车变速箱等旋转机械的健康诊断。
时频分析：时变信号的动态追踪
为解决频率分析丢失时间信息的问题，时频分析通过 “分段 FFT” 实现时域与频域的联合表征：将长时域信号分割为多个短时段，对每个时段单独做 FFT，再组合为 “频谱图（spectrogram）”—— 横轴为时间、纵轴为频率、颜色深浅代表功率。
时频分析能清晰区分时变信号，如升频与降频扫频信号在频谱图中差异明显；还能提升局部信噪比，窄带宽、短持续时间的信号在频谱图中形成集中高能量点，易从噪声中识别。在扬声器生产测试中，合格产品的频谱图呈现 “干净扫频轨迹”，故障产品则有杂乱异常频率，可替代人工实现自动化质量检测。
其他关键技术：针对性解决特定问题
倒频分析（Quefrency Analysis）是 “谱的谱”，对功率谱取对数后做 FFT，输出倒谱，其横轴 “倒频” 代表功率谱中周期性成分的间隔，能有效识别功率谱中的谐波，尤其适用于轴承、齿轮故障诊断 —— 故障轴承的功率谱含等间隔谐波，倒谱中会出现明显峰值，可区分正常与故障轴承。
小波分析针对窄带宽、短持续时间的瞬态信号，以 “小波基” 为参考，通过模式匹配定位瞬态。小波兼具时域紧凑性与频域集中性，能从复杂信号中分离瞬态（如发动机爆震），广泛用于风电齿轮箱冲击故障监测。基于模型的分析（如 AR 模型）则通过构建线性模型，对比实际信号与模型的误差检测瞬态，适用于未知类型异常的自适应识别。
LabVIEW工具
NI 将高精度动态信号采集硬件与 LabVIEW 软件结合，提供从原型到部署的完整方案：24 位动态信号采集设备适配各类声振传感器，确保数据高精度采集；LabVIEW 内置所有核心分析算法，无需手动编写复杂代码；还提供轴承故障诊断、扬声器测试等现成示例程序，用户可快速修改应用；支持实时绘制功率谱、阶次谱等图表，也能将分析逻辑部署到嵌入式系统，实现现场在线监测。
技术选择
振动分析的关键是 “信号特性与算法匹配”。频率分析适用于静态信号，阶次分析针对旋转设备，时频分析处理时变信号，倒频分析识别谐波，小波分析定位瞬态，基于模型的分析检测未知异常。合理组合这些技术，可构建全面的设备健康监测系统，实现从 “被动维修” 到 “预测性维护” 的升级，降低设备停机风险，优化生产调度效率。