1. 数据预处理
数据清洗：检查并处理缺失值、异常值（如传感器瞬态干扰）。
单位校准：将原始信号（如电压）转换为物理量（如加速度，单位m/s²）。
去噪滤波：
使用低通滤波器去除高频噪声（截止频率根据沙冰机工作频率设定）。
应用抗混叠滤波器（若采样前未处理）。
采样率检查：确保采样率满足奈奎斯特准则（采样率≥2倍最高关注频率）。
2. 时域分析
统计指标计算：
最大值/最小值：反映振动极端情况。
均方根值（RMS）：评估振动能量强度。
峰峰值（Peak-to-Peak）：振动的最大幅度差。
趋势分析：观察振动随时间的变化（如启动、稳定、停止阶段）。
3. 频域分析
快速傅里叶变换（FFT）：
将时域信号转换为频谱，识别主要频率成分。
使用窗函数（如汉明窗）减少频谱泄漏。
计算幅值谱和功率谱密度（PSD），定位能量集中频段。
共振检测：检查是否存在与工作频率接近的固有频率，避免共振风险。
4. 多条件对比分析
分组比较：不同转速、负载下的振动数据对比。
方差分析（ANOVA）：判断不同工况下的振动差异是否显著。
振动烈度评估：参考ISO 10816等标准，用速度RMS值（mm/s）判断是否符合要求。
5. 高级分析（可选）
时频分析：使用小波变换分析频率随时间的变化（如启动瞬态过程）。
三维振动合成：综合X/Y/Z轴向数据，计算总振动量（矢量合成或RMS叠加）。
6. 数据可视化
时域图：显示振动幅值随时间变化。
频谱图：标注主要频率成分及幅值。
瀑布图/三维频谱：展示不同时间段或工况下的频谱变化。
对比柱状图：不同测试条件下的RMS或峰峰值对比。
7. 结果评估与报告
达标判断：对比行业标准或设计阈值，评估是否合格。
问题诊断：若发现异常频率，可能对应结构松动、失衡或材料问题。
改进建议：如调整结构刚度、增加阻尼或优化部件质量分布。
工具推荐
Python：使用`NumPy`/`SciPy`处理数据，`Matplotlib`/`Seaborn`绘图，`Pandas`管理数据集。
MATLAB：适合信号处理工具箱及快速原型开发。
Excel：仅适用于简单统计和小数据集。
示例代码片段（Python）：
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft, fftfreq
加载数据（示例）
time = np.linspace(0, 10, 1000)
acceleration = np.sin(2 np.pi 5 time) + 0.5 np.random.randn(1000) 5Hz信号+噪声
FFT分析
N = len(time)
T = time[1]
time[0]
yf = fft(acceleration)
xf = fftfreq(N, T)[:N//2]
plt.plot(xf, 2.0/N np.abs(yf[0:N//2]))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show
通过以上流程，可系统化处理振动数据，为优化手摇沙冰机设计提供依据。
