Version1.zip_小波分析故障_小波轴承故障_振动信号fft_轴承振动_轴承matlab

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5星 · 超过95%的资源 47 浏览量 2022-07-13 19:48:54 上传评论 1 收藏 1KB ZIP 举报

在IT领域，尤其是在信号处理和故障诊断中，小波分析是一种强大的工具，它结合了时域和频域分析的优点。本文将深入探讨标题和描述中提及的“小波分析”、“故障诊断”、“轴承振动”、“FFT”以及“MATLAB”等相关知识点。 1. **小波分析**：小波分析是一种数学方法，它能对信号进行多尺度、多分辨率的分析，捕捉信号在不同时间尺度上的特征。与传统的傅立叶变换相比，小波分析在时域和频域上都具有良好的局部化特性，能够更好地解析非平稳信号，例如机械系统的故障信号。 2. **故障诊断**：在机械设备的运行中，故障诊断是通过监测设备的运行状态，识别异常并定位问题的过程。振动信号分析是常用的一种诊断手段，尤其是对于旋转机械如轴承，其振动往往能反映出内部的健康状况。 3. **小波轴承故障**：轴承是机械设备中的关键部件，其故障可能导致严重的设备损坏甚至生产中断。小波分析被广泛应用于轴承故障的检测，通过分析轴承振动信号的小波系数，可以识别出故障模式，如磨损、裂纹或不平衡等。 4. **振动信号FFT**：快速傅立叶变换（FFT）是数字信号处理中的一种算法，用于将时域信号转换为频域信号，揭示信号的频率成分。在轴承故障诊断中，FFT可以快速得到振动信号的频谱，帮助识别故障特征频率，如轴承的旋转频率、滚珠频率等。 5. **轴承振动**：轴承的振动是反映其工作状态的重要指标。异常的振动通常与轴承的不正常运转或结构损伤有关，通过测量和分析振动信号，可以发现潜在的故障迹象。 6. **MATLAB**：MATLAB是一款强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱，包括信号处理和小波分析工具箱，使得工程师和科研人员能方便地实现小波分解、重构、Hilbert包络计算和FFT频谱分析等操作。在描述中提到的MATLAB程序`Version1.m`可能包含了实现上述分析过程的代码。通常，这样的代码会首先导入轴承振动信号数据，然后使用小波包分解方法（如Daubechies小波或者Haar小波）将信号分解成多个频带，接着进行重构以获取关键信息。Hilbert包络分析可以提取信号的瞬时幅度，有助于识别故障特征。通过FFT将分解后的信号转换到频域，分析频谱以确定故障频率。通过这些步骤，工程师能够利用MATLAB进行详细的故障诊断，提高机械设备的维护效率，减少不必要的停机时间和维修成本。对于从事机械工程、自动化或信号处理的人员来说，掌握这些技术和工具是至关重要的。

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%采样频率 fs=12000; %轴承滚动体故障信号 fid=fopen('B007-0.mat','r');%打开故障文件 N=12000; xdata=fread(fid,N,'int16'); fclose(fid); %xdata=xdata-mean(xdata)/std(xdata,1);%归一化处理 figure(1); subplot(211); plot(xdata) xlabel ('采样数/个'); ylabel ('电压/V'); xdatac=xcorr(xdata); subplot(212); plot(xdatac); xlabel ('采样数/个'); ylabel ('电压/V'); [t,d]=wpdec(xdatac,3,'db5'); plottree(t); figure(2); plot([3,0]); %求每组系数>>>>>阈值=均值+标准方差 thr0=mean([3,0])+std([3,0]); thr1=mean([3,1])+std([3,1]); thr2=mean([3,2])+std([3,2]); thr3=mean([3,3])+std([3,3]); thr4=mean([3,4])+std([3,4]); thr5=mean([3,5])+std([3,5]); thr6=mean([3,6])+std([3,6]); thr7=mean([3,7])+std([3,7]); %THR=[thr0,thr1,thr2,thr3,thr4,thr5,thr6,thr7];%向量？ %消噪 xd0=wpdencmp([3,0],'s',3,'db5','threshold',thr0,0); xd1=wpdencmp([3,1],'s',3,'db5','threshold',thr1,0); xd2=wpdencmp([3,2],'s',3,'db5','threshold',thr2,0); xd3=wpdencmp([3,3],'s',3,'db5','threshold',thr3,0); xd4=wpdencmp([3,4],'s',3,'db5','threshold',thr4,0); xd5=wpdencmp([3,5],'s',3,'db5','threshold',thr5,0); xd6=wpdencmp([3,6],'s',3,'db5','threshold',thr6,0); xd7=wpdencmp([3,7],'s',3,'db5','threshold',thr7,0); %XD=wpdencmp([t,d],'s',3,'db5','threshold',THR,0);%用一个公式代替 figure(3); subplot(811); plot(xd0); subplot(812); plot(xd1); subplot(813); plot(xd2); subplot(814); plot(xd3); subplot(815); plot(xd4); subplot(816); plot(xd5); subplot(817); plot(xd6); subplot(818); plot(xd7); %计算每组系数的能量 p0=sum(xd0^2); p1=sum(xd1^2); p2=sum(xd2^2); p3=sum(xd3^2); p4=sum(xd4^2); p5=sum(xd5^2); p6=sum(xd6^2); p7=sum(xd7^2); %找到最大的能量所对应的序数 pmax=max(p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7); if pmax==p0 xdmax=xd0; elseif pmax==p1 xdmax=xd1; elseif pmax==p2 xdmax=xd2; elseif pmax==p3 xdmax=xd3; elseif pmax==p4 xdmax=xd4; elseif pmax==p5 xdmax=xd5; elseif pmax==p6 xdmax=xd6; else xdmax=xd7; end %计算其自相关序列 rce=xcorr(xdmax); %hilbert包络&FFT频谱分析 z2=hilbert(rec); zdata=abs(z2); z2=z2-mean(z2); nfft=12000; p=abs(fft(zdata,nfft)); figure(4); plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,p(1:nfft/2)); title '包络后频谱图（消噪后）' xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('幅值 P/W');