姜佩贺，郭 刚，吴中杰，位寅生

(1.烟台大学光电信息科学技术学院，山东烟台 264005；2.哈尔滨工业大学电子与信息工程学院，黑龙江哈尔滨 150001)

0 引言

通过分析振动信号可以提取振动源的特征，振动信号处理被广泛应用在参数检测、质量评价、状态检测和故障诊断等领域[1-3]。获取振动信号是进行信号处理的第一步，在测量机械振动时，实时加速度信号可以使用加速度传感器直接测量，而振动速度、位移以及频率的测量较困难，但更能够体现振动源的特性。例如，在汽车悬挂系统设计中，振动速度和位移用于评价减震器性能；在故障检测中，振动频率反映出故障的部位。因此，在得到加速度信号后，通过信号处理技术将加速器准确地转换为另外3种信号是进行振动分析的关键。

对于振动信号处理，周小祥[4]等提出在时域使用最小二乘法去趋势项的方法；顾明坤[5]等分析了3种加速度信号通过积分获得速度和位移信号的方法，并对3种方法进行评估；胡玉梅[6]等对加速度信号在频域内直接积分，利用积分精度控制方程保证积分精度；牟玉喆[7]等对振动信号处理算法在LabVIEW中进行实现。此外，还有部分研究者采用Wigner-Ville分布[8]、谱分析、小波分析[9]、盲源分离[10]、Hilbert-Huang变换[11]和高阶统计量分析等方法对振动信号展开分析。

总结发现，现有研究大都侧重于算法本身，算法需要借助于PC机在MATLAB或LabVIEW等大型软件中完成，而在很多场合，特别是在物联网时代，振动分析经常需要以嵌入式传感器的形式在现场实时安装、实时采集、实时处理，实时得到振动源特性。……