基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断(含matlab程序)

基于支持向量机（SVM）的齿轮箱轴承故障识别一、轴承故障诊断1、概述轴承是旋转设备的一个重要部件，它提供重要的负载承受能力，以支撑转子系统抵抗静态的和动态的外力。

轴承构件，由于它的使用寿命长、负载能力高、能量损失低而被广泛应用于工业和公用设施，是大型机械装备(包括动力机械、机车车辆、泵与风机等)中的关键部件。

高速运转的大型机械装备，其轴承的载荷重且为交变载荷，而且工作环境恶劣，经常发生轴承性能劣化和损坏，影响整个装置的安全可靠性，一旦出现故障将导致严重的损失，有必要对轴承工作状态进行模式识别与诊断。

轴承根据工作的摩擦性质不同可分为滑动摩擦轴承（简称滑动轴承）和滚动摩擦轴承（简称滚动轴承）两大类。

本文所测得的数据来自实验室齿轮箱的滑动轴承，滑动轴承的特点有：(1)在高速重载下能正常工作，寿命长。

(2)精度高。

(3)滑动轴承可做成剖分式的，能满足特殊结构的需要。

(4)液体摩擦轴承具有很好的缓冲和阻尼作用，可以吸收震动，缓和冲击。

(5)滑动轴承的径向尺寸比滚动轴承的小。

(6)起动摩擦阻力较大。

通过对轴承进行故障诊断有以下优势：(1)早期预报、防止事故发生，降低事故发生率;(2)预知性维修，提高设备管理水平，降低维修费用，减少维修时间，增加运行时间;(3)提高设备的设计、制造水平，改进产品质量;(4)确定复杂机器的最佳工作参数，提高效率;(5)降低噪声，泄露等污染，保护环境。

2、滑动轴承失效形式（1）磨粒磨损进入轴承间隙的硬颗粒（如灰尘、砂粒等），在起动、停车或轴颈与轴承发生边缘接触时，都将加剧轴承磨损，导致几何形状改变、精度丧失，轴承间隙加大，使轴承性能在预期寿命前急剧恶化。

（2）刮伤进入轴承间隙中的硬颗粒或轴颈表面粗糙的轮廓峰顶，在轴承上划出线状伤痕，导致轴承因刮伤失效。

（3）咬合（胶合）当轴承温升过高，载荷过大，油膜破裂时，或在润滑油供应不足条件下，轴颈和轴承的相对运动表面材料发生粘附和迁移，从而造成轴承损坏。

齿轮故障动力学仿真matlab-概述说明以及解释1.引言1.1 概述齿轮是机械传动中常用的零部件，其在各种机械设备中起着至关重要的作用。

然而，由于工作环境的恶劣以及长期使用的磨损，齿轮可能出现故障，导致机械设备的性能下降甚至损坏。

为了更好地理解齿轮故障的动力学特性，可以通过仿真技术来模拟和分析齿轮系统的运行状态，并及时发现潜在的故障点。

本文将介绍齿轮故障动力学仿真在MATLAB中的应用，通过分析齿轮系统的动态特性，探讨不同故障模式对系统性能的影响，从而为齿轮故障诊断和预防提供有益的参考。

通过本文的研究，我们希望能够加深对齿轮故障动力学的理解，提高齿轮系统的可靠性和安全性。

1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构包括以下几个部分：1. 引言：介绍文章的背景和研究意义，引出文章的主题和研究内容。

2. 正文：分为两个部分，分别是齿轮故障动力学简介和MATLAB在齿轮故障动力学仿真中的应用。

在齿轮故障动力学简介部分，将介绍齿轮故障动力学的基本概念和原理，为读者提供必要的背景知识。

在MATLAB 在齿轮故障动力学仿真中的应用部分，将详细介绍MATLAB在该领域的具体应用及其优势。

3. 结论：总结文章的主要内容和研究成果，对研究进行评价和展望未来的研究方向。

通过以上部分的内容安排，读者可以清晰地了解整篇文章的主要结构和内容安排，帮助他们更好地理解和阅读文章。

1.3 目的本文的主要目的在于探讨利用MATLAB进行齿轮故障动力学仿真的方法和技术。

通过对齿轮系统中可能出现的不同故障情况进行建模和仿真，我们可以更好地理解齿轮系统的运行机理，并且能够快速有效地诊断和解决齿轮故障问题。

同时，本文也旨在为工程师和研究人员提供一个基于MATLAB的齿轮故障动力学仿真平台，帮助他们更好地分析和优化齿轮系统的性能，推动齿轮传动技术的发展和应用。

通过本文的研究，我们希望能够为齿轮系统的设计、运行和维护提供更加有效的工程解决方案，提高齿轮系统的可靠性和稳定性。

I彳S V M和遗铖的装甲卑啬铪痛故障耩式识剎周昕晨，林聋，汪栋洋(中囯人民解放军陆军步兵学院（石家庄校区），河北石家庄050000)摘要：装甲车齿轮箱故障会严重影响装甲车的稳定运行，对故障进行模式识别是实现智能诊断的 关键。

基于支持向量机的齿轮箱故障诊断模型中参数C和a对齿轮箱模型分类识别性能有很大的影响，利用遗传算法对这2个重要参数进行优化可明显提高模型的分类识别性能。

试验信号和实测信号应用 结果表明，采用该参数优化模型提高了支持向量机的分类的正确率。

该方法的应用为实现齿轮箱轴承故 障的模式识别和智能诊断提供了帮助。

关键词：齿轮箱；支持向量机；遗传算法；模式识别中图分类号：TH 133 文献标志码：AFault Pattern Recognition of Armored Car Gear Box Based on SVM and Genetic AlgorithmZHOU Xinchen, LIN Dong, WANG Dongyang(China Peopled Liberation Army Infantry School, Shijiazhuang Campus, Shijiazhuang 050000, China) Abstract：Stable operation of armored vehicles gearbox fault will seriously affect the armored car, and accurate fault pattern recognition is the key to realize intelligent diagnosis. The parameter C and a in the gearbox fault diagnosis model based on support vector machine has a great influence on the classification and recognition performance of the gearbox mod­el. The genetic algorithm is used to optimize the two important parameters in the pattern recognition of gearbox? which can obviously improve the classification and recognition performance of the model. The application of experimental signals and engineering signals show that the optimized model can improve the classification accuracy of SVM. The application of this method can help to realize the pattern recognition and intelligent diagnosis of gearbox bearing fault.Key words：gear box? support vector machine, genetic algorithm, pattern recognition随着人工窄能技术的发展，专家系统虽被广泛 地应用到故障诊断领域中，但是仍存在知识获取困 难等问题。

基于CLSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断黎涛;唐明珠;谭欣星【摘要】针对风电机组齿轮箱传统故障诊断方法以全局误诊断率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别的问题,提出基于代价敏感最小二乘支持向量机(Cost-sensitive Least Squares Support Vector Machine,CLSSVM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法.该方法在最小二乘支持向量机原始最优化问题中二次损失函数中嵌入不同样本的误分类代价,建立以误分类代价最小化为目标的CLSSVM故障诊断模型,并同最小二乘支持向量机和代价敏感支持向量机比较.实验结果表明,该方法能提高误分类代价高的故障类样本的诊断正确率,具有代价敏感性,其训练速度也足以满足风电机组齿轮箱故障诊断实时性的需求.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2015(033)002【总页数】6页(P232-237)【关键词】风电机组;齿轮箱;代价敏感学习;最小二乘支持向量机;故障诊断【作者】黎涛;唐明珠;谭欣星【作者单位】长沙理工大学能源与动力工程学院,湖南长沙410114;长沙理工大学能源与动力工程学院,湖南长沙410114;长沙理工大学能源与动力工程学院,湖南长沙410114【正文语种】中文【中图分类】TP181由于风电机组齿轮箱经常受到冲击载荷和交变载荷的影响，且运行环境非常恶劣[1]，导致其经常性地发生故障，齿轮箱故障大约占风电机组所有故障的60%[2]，其运行状态直接影响到整个风电机组的安全性。

因此，对风电机组齿轮箱进行实时有效故障诊断能提高风电机组的可靠性。

传统的基于数据驱动的风电机组故障诊断方法都可以转化为分类问题来解决，其中以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为代表的统计机器学习方法的出现，为这类问题的解决提供了新的途径。

SVM基于结构风险最小化原则，能够很好地解决小样本、非线性和局部极小等实际问题，尤其能够克服风电机组齿轮箱故障诊断中广泛存在的故障样本不足的问题。

基于svm和emd包络谱的滚动轴承故障诊断方法基于SVM（支持向量机）和EMD（经验模态分解）包络谱的滚动轴承故障诊断方法是一种常用的故障预测和诊断方法。

该方法结合了SVM和EMD的优点，可以有效地提高滚动轴承的诊断准确性和鲁棒性。

滚动轴承是机械设备中常见的关键元件之一，其正常运行对设备的可靠性和工作效率至关重要。

然而，由于工作条件的复杂性和机械磨损等因素，滚动轴承容易出现故障。

因此，开发一种可靠的滚动轴承故障诊断方法对于预防设备故障和提高设备可靠性具有重要意义。

SVM是一种基于统计学习理论的监督学习算法，可用于分类和回归问题。

其核心思想是构建一个能够将样本数据有效划分到不同类别的超平面。

在滚动轴承故障诊断中，可以使用SVM对不同工作状态下采集的特征数据进行分类，进而判断轴承是否存在故障。

然而，传统的SVM方法存在以下问题：一是难以处理高维特征数据，滚动轴承故障诊断常常涉及到大量的振动数据；二是难以处理非线性特征数据，滚动轴承的振动信号一般具有非线性特征。

为了克服这些问题，可以引入EMD包络谱分析方法。

EMD是一种基于信号的同态分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解成一组称为固有模态函数（IMF）的分量。

EMD分解可以提取出滚动轴承振动信号中的故障特征，并将其转化为能量谱。

然后，可以对能量谱进行特征提取，得到一组能够反映滚动轴承状态的特征向量。

在基于SVM和EMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法中，首先对滚动轴承振动信号进行EMD包络谱分析，得到能量谱。

然后，从能量谱中提取特征向量。

特征向量可以包括幅值特征、频率特征、谱形特征等。

接下来，将提取的特征向量输入至SVM分类器中，对滚动轴承的故障状态进行分类。

最后，根据分类结果，可以判断轴承是否存在故障，并进行后续的维护和修复工作。

该方法的优点是能够有效地处理高维和非线性特征数据，提高了滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。

同时，EMD包络谱分析方法具有较好的时频分辨能力，能够准确地提取出滚动轴承振动信号中的故障特征。

基于经验模态分解的轴承故障诊断方法Xx(大连大学，大连，116622)摘要：针对轴承故障诊断问题,提出一种基于经验模态分解( EMD, Emp iricalModeDecomposition)与切片双谱分析相结合的新方法. 将原始信号分解成不同尺度的固有模态函数( IMF, IntrinsicMode Function) ,求取IMF分量的包络,计算其对角切片双谱,提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,得到轴承的故障特征频率. 通过对仿真信号进行分析,表明该方法克服了传统的基于EMD的包络功率谱方法不能抑制噪声的缺点,同时较传统高阶谱方法计算量更小. 给出了瑞典进口620522RS JEM SKF深沟球轴承诊断实例,说明了该方法的可用性.关键词: 故障诊断; 轴承; EMD; MATLABFault diagnosis approach for bearing based on EMDlichengchao(Dalian University, Dalian 116622)Abstract:A new ap roach based on the em irical mode decomposition ( EMD) and slicebi-spectrumwas presented for fault diagnosis on roller bearings. Original signalswere decomposed into a series of intrinsicmode functions ( IMFs) of different scales. Envelopes of the IMFswere extracted and a diagonal slice bi-spectrum for the envelopeswas computed to extract the non-linear feature deriving from the quadratic phase coupling, as well as the fault characteristic frequencies. An analysis on simulation signals shows that the drawback that traditional envelope spectrum methods based on EMD cannot inhibit the noise can be overcome by this app roach. Meanwhile, its computation load is less than traditionalhigh-order spectrum methods. A diagnosis instance of the bearing Sweden imports 6205-2RS JEM SKF was p resented to show the feasibility of this app roach.Key words:: fault diagnosis; bearings; emp iricalmode decomposition;matlab基于经验模态分解( EMD, Emp irical ModeDecomposition)的时频分析方法是1998年Norden E. Huang 等人创立的一种时频信号分析方法[ 1 - 3 ] ,尤其适用于非线性、非稳态的信号序列处理. 同时,该方法可自适应地提取故障冲击信号,避免了共振解调中心频率选择和多个固有频率共存的问题;此外,与小波分析技术相比,该方法不存在难于选取小波函数的问题,表现出更强的易用性.高阶谱分析技术[ 4 - 6 ]是近年来信号处理的新技术,是对非高斯、非线性、非因果信号处理和高斯噪声处理非常有用的分析工具,在理论上可以完全抑制噪声的影响,提高分析和辨识精度,同时更容易获得相位信息.传统的基于EMD的轴承故障诊断方法大多是利用包络的功率谱分析技术来实现的[ 7 ] ,但是,功率谱方法不能够抑制噪声对EMD方法的影响,使得EMD在工程中的使用受到了很大局限.为此,本文引入了切片双谱方法, 提出了基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法.1 EMD方法的基本原理EMD 方法[ 1 ]的目的是通过对非线性、非平稳信号的分解获得一系列表征信号特征时间尺度的固有模态函数( IMF,Intrinsic Mode Function) ,使得各个IMF 是单分量的幅值或频率调制信号.IMF 要满足2个条件: ①整个数据序列的极值点与过零点的个数相等或最多相差一个; ②在任意时刻,由局部极大值点形成的上包络与由局部极小值点形成的下包络的均值为零. 这2个条件实际上使得分解得到的IMF 是窄带信号. 同时,EMD 分解方法还建立在以下假设上: ①信号至少有2个极点,一个最大值和一个最小值; ②特征时间尺度通过2个极值点之间的时间定义; ③若数据缺乏极值点但有形变点,则可通过微分数据一次或几次获得极值点,然后再通过积分来获得分解结果. 对任意一个实信号x ( t)进行EMD 的具体步骤是: 1) 确定x ( t)上的所有极大值点和极小值点;然后,将所有极大值点和所有极小值点分别用三次样条曲线连接起来, 将这两条曲线分别作为x( t) 的上下包络线. 计算出它们的平均值曲线m 1 ( t) ,用x ( t)减去m 1 ( t)得h 1 ( t) = x ( t) - m 1 ( t) (1) 如果h 1 ( t)不满足IMF 的条件,需要把h 1 ( t)作为 原信号重复上面的步骤得到h 11 ( t) h 11 ( t) = h 1 ( t) - m 11 ( t) (2) 筛选k 次直到h 1k ( t)变为一个IMF ,即 h 1k ( t) = h 1 ( k - 1) ( t) - m 1k ( t) (3) 这样就从原信号中分解出了第一个IMF,称为第一阶IMF,记作 c 1 ( t) = h 1k ( t) (4) 2) 从原信号中减去c 1 ( t)得第一阶剩余信号r 1 ( t)r 1 ( t) = x ( t) - c 1 ( t) (5) 由于第一阶剩余信号r 1 ( t)还包含着更长周期的分量,因此,把r 1 ( t)作为新的原信号,重复步骤1,对后面的也进行同样的筛选,这样依次分解得到r 2 ( t) = r 1 ( t) - c 2 ( t)r 3 ( t) = r 2 ( t) - c 3 ( t)(6)… rn ( t) = rn - 1 ( t) - cn ( t) 直至剩余信号rn ( t)中的信息对所研究内容意义很小,或者变成一个单调函数不能再筛选出基本模式分量为止. 至此, 信号x ( t)已被分解成n 个基本模式分量ci ( t)和一个剩余信号rn (t) . 这样,由式(5)和式(6)得到: )()()(1t r t c t x n ni i +=∑- (7) 进一步,各个IMF 分量可通过Hilbert 变换进行包络解调. 但是,由于所分析信号的有限长度、信号的两端点不能确定是极点,那么,在进行三次样条插值的时候,必然使得信号的上下包络在信号的两端附近严重扭曲,即产生端点效应. 本文使用了文献[ 8 ]中的极值点对称延拓法来处理该问题. 2 双谱分析 2. 1 双谱的概念 高阶谱分析技术[ 4 ]是现代信号处理的新技 术,与功率谱相比具有如下特点: ①功率谱是实数,不包含相位信息,而高阶谱是复数,因而保留了相位信息; ②能抑制噪声的影响; ③保留了系统的非线性信息. 因此,用高阶谱分析振动信号更容易获得特征信息. 定义零均值平稳随机过程x ( t) ,其三阶累积量为 )()()([),(21213ττττ++=t x t x t x E c x (8)相应的累积量谱定义为x ( t)的k 阶累积量的k - 1维傅里叶变换,则三阶谱定义为双谱: )(exp[),(),(221121321321ττττττw w j c w w s x x +-=∑∑∞-∞=∞-∞=(9)本文采用双谱估计的直接法进行计算, 即将观测数据分段,利用FFT 计算数据段的离散傅里叶变换,进而估计各阶频域矩,利用累积量谱与矩谱之间的关系求得双谱估计]4[21^),(3w w xs 2. 2 切片双谱检测二次相位耦合现象 当机械系统发生故障时, 系统往往表现出较强的非线性,产生二次相位耦合现象. 对于这种非线性耦合现象,仅用二阶统计信息如功率谱是很难从根本上解决问题的, 而双谱则可以定量描述二次相位耦合[ 5 ] . 但是用双谱计算二次相位耦合计算量大,不便于定量分析且二维图不够直观.当轴承发生故障时, 采样信号的特征为受干扰的冲击调制信号,即 )cos()]cos([)(01t w t w b t x Ni i ∑=+= (10) 式中,ωi 为调制源(包括轴承故障特征频率及其谐波频率) ;ω0 为载波频率; b 为任意常数. 因此故障轴承振动信号解调后的信号包含了故障特征频率的一簇谐波,且相位是互相关联的,即存在二次相位耦合现象[ 5 ] . 若设ωF 为轴承的故障特征频率,则双谱的(ωF ,ωF )处必然出现相位耦合现象,从而双谱在(ωF ,ωF )处会有明显的谱峰. 根据以上分析, 本文将切片双谱分析引入轴承的故障诊断方法之中,即记ω1 =ω2 =ω,则对角切片双谱估计为)(3),(3^21^w x w w x s s =. 当ω =ωF 时,必然出现明显的峰值,将峰值对应的频率与理论计算的轴承的故障特征频率相比较, 就可以得出正确的结论,同时减小计算量,增强频谱图的可视性.3 切片双谱抑制噪声对EMD 影响一般情况下,轴承的故障振动信号都带有大量高斯噪声,而传统的功率谱分析方法不能抑制高斯噪声对EMD 方法的影响.考察如下仿真信号: x ( t) = x 1 ( t) + x 2 ( t) + k ·n ( t) (11) 其中x 1 ( t) = co s (30π·t) cos (400π·t) (12) x 2 ( t) = co s (10π·t) cos (200π·t) (13) n ( t)为功率是1的高斯白噪声; k 为调节噪声大小的常数. 图1为无噪声时,即k = 0时信号x ( t)经EMD 分解得到的前2个IMF 分量的包络功率谱. 此时,可以清晰地观察到包络谱在30 Hz 和10Hz ,即相应调制频率2倍处有明显的峰值, 可以很好地分辨出调制频率. 图2为k = 3, 信噪比为1: 18时信号x ( t)经EMD 分解得到的前2个IMF分量的包络功率谱. 此时, IMF 包络谱在噪声的干扰下已经失去了意义. 图3 为无噪声时, 即k = 0时x ( t)的前2个IMF 分量的包络切片双谱图,从中可以观察到切片双谱在15 Hz 和5 Hz ,即相应调制频率处有明显峰值, 可以很好地分辨出 调制频率. 图4为k = 3,信噪比为1: 18时x ( t)的前2个IMF 分量的包络切片双谱图, 此时, 仍然可以清楚的观察到15Hz 和5Hz 2处的峰值. 以上分析说明,切片双谱可以有效抑制噪声对EMD 方法的干扰. 这是因为高斯白噪声的功率谱密度在整个频域是均匀分布的, EMD 对高斯白噪声来说是一个二分滤波器组,分解所得的每一IMF 分量都服从高斯分布,且其IMF 的能量谱与相应的平均周期之积是一个常数;而且EMD 分解所得的IMF 分量的平均频率是严格从高到低排列的;因此,它会影响到所有的IMF 分量,并且对图1 无噪声时x( t)前2个IM F 分量的包络功率谱图2 k = 3时x( t)的前2个IM F 分量的包络功率谱图3 无噪声时x( t)前2个IM F 分量的包络切片双谱图4 k = 3时x( t)前2个IM F 分量的包络切片双谱IM F 分量的影响是从高到低逐渐减弱的. 而对于零均值的高斯过程,其三阶累积量和双谱为零,切片双谱作为双谱的一种特例, 其值也为零[ 3 ] . 在机械故障诊断中,故障信号常常是非高斯的,非故障信号往往是高斯的,因此通过切片双谱分析,可以降低高斯噪声的影响,更好地将EMD 方法应用于工程之中.4 轴承故障诊断实例此数据来美国西储大学轴承数据中心，测试实验台由一个1 491W 的电机,一个扭矩传感器/编码器,一个功率计和控制电路组成,选用620522RS JEM SKF 轴承进行测试,利用电蚀加工在测试轴承内圈引入单点故障,故障直径为0. 177 8mm,故障频率为129. 964 8Hz.振动数据被用连接在磁基外壳上的一个加速度传感器收集. 加速度传感器被安装在电机外壳上驱动端和风扇端的12点方向位置. 振动信号用一个16通道的DAT 记录仪收集,在Matlab 环境下做进一步处理,使所有数据保存为Matlab 文件格式( 1 . mat). 采样数据为驱动端轴承数据,采样频率为12 000Hz,电机转速为1 772 r /min.本文中使用Matlab 编程实现,首先对原始振动信号进行零均值化处理,并实施EMD 分解,对分解后IMF 分量进行包络解调,最后利用对角切片双谱分析提取轴承的故障特征. 具体流程如图5所示.图5 基于EMD与切片双谱的振动信号处理流程图6为故障轴承利用上述方法得到的切片双谱图. 该图显示,当轴承存在内圈存在点蚀时,最终得到的对角切片双谱在频率130 Hz处有明显的谱峰存在,这与数据中心提供的故障频率一致.图6内圈振动信号前2个IMF分量的包络切片双谱图7 钢球故障信号时域波形图5 结论本文将切片双谱分析引入了轴承的故障诊断,提出了一种基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法. 通过对实例验证分析,得出如下结论:①切片双谱方法将双谱的二维函数计算转换为一维函数,减小了谱分析的计算量,同时增强了二维谱图的可视性. ②切片双谱可以有效抑制噪声对EMD方法的干扰,对于低信噪比的振动信号,亦可准确有效地提取故障信息. 因此通过切片双谱分析,可以更好的将EMD方法应用于工程之中.③该方法将EMD与切片双谱相结合,用以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,能较准确地提取到轴承的故障特征频率.参考文献(References)[1] 黄志坚,高立新,廖一凡. 机械设备振动故障检测与诊断[M ]. 化学工业出版社, 2010.6[2] 陈姗姗，李刚燕，何立波．滚动轴承现场故障诊断实用方法[J]．轴承，2008(5)：39—42．[3] 王超，罗允同，许凌祥．滚动轴承故障的Walsh诊断法[J]．应用力学学报，1994，1l(2)：33—39．[4] 徐晖，王丽丽，罗允同．滚动轴承早期故障振动信号的分离与诊断[J]．西安交通大学学报，1997，31(8)：99—104．[5] 李辉,郑海起,唐力伟. 基于EMD和包络谱分析的轴承故障诊断研究[ J ]. 河北工业大学学报,) [6] 肖洁，刘树林，上官长存，赵海峰. Walsh变换在滚动轴承早期故障特征提取中的应用.<轴承> 2010附件一程序：%采样频率fs=12000;load 1.mat;%故障xdata=X224_BA_time(1:1024); xdata=(xdata-mean(xdata))/std(xdata, 1);%时域波形figure(1);N=1024;plot(1:N,xdata,'k-');xlabel('时间 t/n');ylabel('电压 V/v');%db10小波进行4层分解%一维小波分解[c,l]=wavedec(xdata,4,'db10');%重构第1~4层细节信号d4=wrcoef('d',c,l,'db10',4);d3=wrcoef('d',c,l,'db10',3);d2=wrcoef('d',c,l,'db10',2);d1=wrcoef('d',c,l,'db10',1);%显示细节信号figure(2);subplot(4,1,1);plot(d4,'k-','LineWidth',2);ylabel('d4');subplot(4,1,2);plot(d4,'k-','LineWidth',2);ylabel('d3');subplot(4,1,3);plot(d4,'k-','LineWidth',2);ylabel('d2');subplot(4,1,4);plot(d4,'k-','LineWidth',2);ylabel('d1');xlabel('时间 t/s');%第1层细节信号的包络谱y=hilbert(d1);ydata=abs(y);y=y-mean(y);nfft=10240;p=abs(fft(ydata,nfft)); figure(3);plot((0:nfft/2-l)/nfft*fs,p(l:nfft/2),'k-'); xlabel('频率 f/Hz');ylabel('功率谱 P/W');功率谱图。

轴承故障诊断及python代码轴承故障诊断是指通过对轴承的振动、噪声、温度等信号进行分析，判断轴承是否存在故障，并确定故障类型和严重程度。

轴承故障诊断可以采用的技术有很多，常用的有以下几种：1.振动分析：振动分析是轴承故障诊断中最常用的技术之一。

轴承故障会导致轴承的转速、振动幅度和频率发生变化。

通过分析轴承的振动信号，可以判断轴承是否存在故障，并确定故障类型和严重程度。

2.噪声分析：噪声分析与振动分析类似，都是通过分析轴承的声音信号来判断轴承是否存在故障。

3.温度分析：轴承故障会导致轴承的温度升高。

通过监测轴承的温度，可以判断轴承是否存在故障。

以下是使用Python实现轴承故障诊断的代码：●import numpy as np●import pandas as pd●import matplotlib.pyplot as plt●读取振动数据●data=np.loadtxt(data.csv,delimiter=,)●进行傅里叶变换●fft_data=np.fft.fft(data)●计算振动幅值●amplitude=np.abs(fft_data)●计算频率●frequency=np.linspace(0,data.shape[1],data.shape[1])●绘制振动幅值频谱图●plt.plot(frequency,amplitude)●plt.xlabel(Frequency(Hz))●plt.ylabel(Amplitude)●plt.show该代码首先读取振动数据，然后进行傅里叶变换。

傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号。

频域信号可以反映信号的频率成分。

在该代码中，我们计算了振动幅值频谱图。

振动幅值频谱图可以反映信号的频率成分和振动幅值。