3. 旋转设备振动信号采集与预处理

振动信号采集与预处理是旋转设备状态监测链条中最基础、也最容易被低估的一环。传感器输出的连续电压信号，必须经过抗混叠滤波、A/D转换、去趋势、异常点剔除、重采样与同步平均，才能成为可用于频谱分析、包络解调或寿命预测的“干净”数据。本节围绕实测振动数据的清洗与质量评估，说明每个环节的作用、关键参数和判断依据。

采样定理与抗混叠滤波：先守住频率上限

采样定理指出：若信号最高频率为 f_max，则采样频率 f_s 必须大于 2f_max，否则高于 f_s/2（奈奎斯特频率）的频率成分会折叠到低频段，形成混叠。例如轴承故障特征频率在 3 kHz 附近，若采样率仅 5 kHz，奈奎斯特频率为 2.5 kHz，3 kHz 成分会折叠到 2 kHz，被误判为转频谐波。

工程上通常取 f_s = (2.5～5)×f_max，并在 A/D 前加抗混叠低通滤波器，截止频率设为 f_s/2 的 0.8 倍左右，留出过渡带。例如目标分析带宽 10 kHz，可选 f_s = 25.6 kHz，抗混叠截止频率约 10 kHz，滤波器阶数 6～8 阶巴特沃斯，保证 10 kHz 以上衰减足够。若滤波器截止频率设置过高或阶数不足，混叠仍会污染低频段。

A/D转换与量化：分辨率决定小信号可见度

A/D 转换把模拟电压变为离散数字量。关键参数是位数和量程。16 位 ADC 在 ±10 V 量程下，最小分辨电压约 20 V/65536 ≈ 0.305 mV；24 位则约 1.19 μV。对于早期轴承微弱冲击，若量程选得过大，小信号会被量化噪声淹没；量程过小又容易削顶。实际采集时，应让信号峰值占满量程的 60%～80%，兼顾动态范围与安全余量。

量化后的数据还需检查是否出现“平顶”或“削波”。若时域波形顶部或底部被削平，说明量程不足，频谱会出现大量高次谐波，必须降低增益重新采集。

去趋势与异常点剔除：去掉慢漂移和野值

实测信号常含温度漂移、传感器零漂或积分趋势，表现为低频大摆动。去趋势通常采用最小二乘拟合直线或多项式，再从原信号中减去。例如对一段 10 s 数据拟合一次多项式，可去掉缓慢基线漂移，保留振动成分。

异常点（野值）可能来自电磁干扰、接头松动或碰撞。常用剔除方法有 3σ 准则和 Hampel 滤波：3σ 把偏离均值超过 3 倍标准差的点视为异常；Hampel 则用滑动窗口中位数和 MAD 判断，对连续野值更稳健。剔除后不宜简单置零，而应线性插值或样条插值填补，避免引入新的高频突变。

重采样与同步平均：让角度域对齐

旋转设备振动与转角强相关。若转速波动，等时间采样得到的频谱会“ smear”，转频谐波变宽。重采样把等时间间隔数据转换为等角度间隔数据，常用键相脉冲触发，每转采 N 个点。例如每转 256 点，转速 1500 r/min，则角度采样率约 6400 点/s，对应时间采样率需满足抗混叠要求。

同步平均（时域平均）利用键相脉冲把多转信号按角度对齐后叠加平均。若某转频成分与转子同步，则平均后保留；随机噪声和异步成分被抑制。平均次数 M 越大，噪声抑制越强，理论信噪比提升约 √M。例如平均 64 次，噪声幅值约降为 1/8。但平均次数过多会平滑转速波动引起的相位漂移，需折中。

实测数据清洗与质量评估示例

假设对一台 1500 r/min 的电机驱动端轴承采集振动数据，目标分析带宽 10 kHz。采集设置：采样率 25.6 kHz，抗混叠截止 10 kHz，16 位 ADC，量程 ±10 V，采集 10 s，同时记录键相脉冲。原始数据检查发现：时域波形有缓慢下漂，个别点幅值突增至 8 V 以上，频谱在 2.5 kHz 附近有不明隆起。

处理过程如下：先用一次多项式去趋势，消除基线漂移；再用 Hampel 滤波（窗口 21 点，阈值 3 MAD）识别并插值替换 7 个野值；随后检查频谱，发现 2.5 kHz 隆起对应 3 kHz 混叠，说明抗混叠滤波器截止频率偏高，重新设置截止 9 kHz 后复采。复采数据按每转 256 点重采样，同步平均 64 次。平均后转频 25 Hz 及其 2×、3× 谐波清晰，背景噪声明显降低，轴承外圈故障特征频率 87 Hz 附近出现边带，可进入包络分析。

完成上述清洗后，建议保留一份处理日志，记录原始文件名、采样率、滤波参数、去趋势阶数、异常点数量与位置、重采样每转点数、平均次数以及质量评估结论。这样在后续寿命预测或故障复现时，才能追溯数据是否可信。只有经过规范预处理并确认质量合格的数据，才适合送入特征提取与状态判别环节。