【故障诊断分析】滚动轴承故障诊断特征提取附Matlab代码 |
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【故障诊断分析】滚动轴承故障诊断特征提取附Matlab代码
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍滚动轴承是工业设备中常见的关键部件之一，其正常运行对于设备的可靠性和性能至关重要。然而，由于工作环境的恶劣和长期运行的磨损，滚动轴承往往容易出现各种故障。因此，及时准确地进行故障诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。 为了实现滚动轴承的故障诊断，研究人员提出了许多不同的方法和技术。其中，特征提取算法是一种常用的方法，它可以从传感器采集的振动信号中提取出与故障相关的特征信息。本文将介绍一种滚动轴承故障诊断特征提取算法的流程。 首先，我们需要采集滚动轴承的振动信号。通常情况下，我们会使用加速度传感器将振动信号转换为电信号，并通过数据采集系统进行记录和存储。 接下来，我们需要对采集到的振动信号进行预处理。预处理的目的是去除信号中的噪声和干扰，以提高后续特征提取的准确性。常用的预处理方法包括滤波、降噪和去趋势等。 在预处理完成后，我们可以开始进行特征提取。特征提取的目的是从振动信号中提取出与故障相关的特征信息，以便后续的故障诊断和分类。常见的特征包括时域特征、频域特征和小波包特征等。选择合适的特征对于故障诊断的准确性和可靠性至关重要。 特征提取完成后，我们可以使用机器学习或模式识别算法进行故障诊断和分类。常见的算法包括支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法可以根据提取到的特征信息对滚动轴承的故障类型进行准确的识别和分类。 最后，我们可以通过可视化的方式展示故障诊断的结果。通过图表和报告，我们可以清晰地了解滚动轴承的故障类型、程度和位置等信息，从而指导后续的维护和修复工作。 总结起来，滚动轴承故障诊断特征提取算法流程包括振动信号采集、预处理、特征提取、故障诊断和结果展示等步骤。通过这一流程，我们可以实现对滚动轴承故障的准确诊断，为设备的正常运行和维护提供有力的支持。 滚动轴承故障诊断是一个复杂而重要的领域，有着广泛的应用前景。未来的研究可以进一步探索更高效、准确的特征提取算法和故障诊断技术，以提升滚动轴承的可靠性和性能，为工业设备的发展做出更大的贡献。 📣 部分代码 %% 滚动轴承故障诊断前期数据处理%=========================================================================%%% 数据的导入处理G3015%===========================轴承故障诊断数据处理===========================%%%导入数据% fg=fopen('G3015.txt','r'); %以读的方式打开数据文件G302m=sum(G302j)/20000; %G302m为均值，G302j为零均值化处理后结果，下同G302f=sum((G302j-G302m).^2); %G302f为方差G302rms=sqrt(sum(G302j.^2)/20000); %G302rms均方根值G302peak=(max(G302j)-min(G302j))/2; %G302peak为峰值G302c= G302peak/G302rms; %G302c为峰值因子G302k=sum(G302j.^4)/((G302rms.^4)*20000); %G302k为峭度系数G302s=(G302rms*20000)/sum(abs(G302j)); %G302s为波形因子G302cl=G302peak/(sum(sqrt(abs(G302j)))/20000).^2; %G302cl裕度因子G302i=(G302peak*20000)/sum(abs(G302j)); %G302i脉冲因子G303m=sum(G303j)/20000; %G303m为均值，G303j为零均值化处理后结果，下同G303f=sum((G303j-G303m).^2); %G303f为方差G303rms=sqrt(sum(G303j.^2)/20000); %G303rms均方根值G303peak=(max(G303j)-min(G303j))/2; %G303peak为峰值G303c= G303peak/G303rms; %G303c为峰值因子G303k=sum(G303j.^4)/((G303rms.^4)*20000); %G303k为峭度系数G303s=(G303rms*20000)/sum(abs(G303j)); %G303s为波形因子G303cl=G303peak/(sum(sqrt(abs(G303j)))/20000).^2; %G303cl裕度因子G303i=(G303peak*20000)/sum(abs(G303j)); %G303i脉冲因子G304m=sum(G304j)/20000; %G304m为均值，G304j为零均值化处理后结果，下同G304f=sum((G304j-G304m).^2); %G304f为方差G304rms=sqrt(sum(G304j.^2)/20000); %G304rms均方根值G304peak=(max(G304j)-min(G304j))/2; %G304peak为峰值G304c= G304peak/G304rms; %G304c为峰值因子G304k=sum(G304j.^4)/((G304rms.^4)*20000); %G304k为峭度系数G304s=(G304rms*20000)/sum(abs(G304j)); %G304s为波形因子G304cl=G304peak/(sum(sqrt(abs(G304j)))/20000).^2; %G304cl裕度因子G304i=(G304peak*20000)/sum(abs(G304j)); %G304i脉冲因子G305m=sum(G305j)/20000; %G305m为均值，G305j为零均值化处理后结果，下同G305f=sum((G305j-G305m).^2); %G305f为方差G305rms=sqrt(sum(G305j.^2)/20000); %G305rms均方根值G305peak=(max(G305j)-min(G305j))/2; %G305peak为峰值G305c= G305peak/G305rms; %G305c为峰值因子G305k=sum(G305j.^4)/((G305rms.^4)*20000); %G305k为峭度系数G305s=(G305rms*20000)/sum(abs(G305j)); %G305s为波形因子G305cl=G305peak/(sum(sqrt(abs(G305j)))/20000).^2; %G305cl裕度因子G305i=(G305peak*20000)/sum(abs(G305j)); %G305i脉冲因子G306m=sum(G306j)/20000; %G306m为均值，G306j为零均值化处理后结果，下同G306f=sum((G306j-G306m).^2); %G306f为方差G306rms=sqrt(sum(G306j.^2)/20000); %G306rms均方根值G306peak=(max(G306j)-min(G306j))/2; %G306peak为峰值G306c= G306peak/G306rms; %G306c为峰值因子G306k=sum(G306j.^4)/((G306rms.^4)*20000); %G306k为峭度系数G306s=(G306rms*20000)/sum(abs(G306j)); %G306s为波形因子G306cl=G306peak/(sum(sqrt(abs(G306j)))/20000).^2; %G306cl裕度因子G306i=(G306peak*20000)/sum(abs(G306j)); %G306i脉冲因子G307m=sum(G307j)/20000; %G307m为均值，G307j为零均值化处理后结果，下同G307f=sum((G307j-G307m).^2); %G307f为方差G307rms=sqrt(sum(G307j.^2)/20000); %G307rms均方根值G307peak=(max(G307j)-min(G307j))/2; %G307peak为峰值G307c= G307peak/G307rms; %G307c为峰值因子G307k=sum(G307j.^4)/((G307rms.^4)*20000); %G307k为峭度系数G307s=(G307rms*20000)/sum(abs(G307j)); %G307s为波形因子G307cl=G307peak/(sum(sqrt(abs(G307j)))/20000).^2; %G307cl裕度因子G307i=(G307peak*20000)/sum(abs(G307j)); %G307i脉冲因子G308m=sum(G308j)/20000; %G308m为均值，G308j为零均值化处理后结果，下同G308f=sum((G308j-G308m).^2); %G308f为方差G308rms=sqrt(sum(G308j.^2)/20000); %G308rms均方根值G308peak=(max(G308j)-min(G308j))/2; %G308peak为峰值G308c= G308peak/G308rms; %G308c为峰值因子G308k=sum(G308j.^4)/((G308rms.^4)*20000); %G308k为峭度系数G308s=(G308rms*20000)/sum(abs(G308j)); %G308s为波形因子G308cl=G308peak/(sum(sqrt(abs(G308j)))/20000).^2; %G308cl裕度因子G308i=(G308peak*20000)/sum(abs(G308j)); %G308i脉冲因子G309m=sum(G309j)/20000; %G309m为均值，G309j为零均值化处理后结果，下同G309f=sum((G309j-G309m).^2); %G309f为方差G309rms=sqrt(sum(G309j.^2)/20000); %G309rms均方根值G309peak=(max(G309j)-min(G309j))/2; %G309peak为峰值G309c= G309peak/G309rms; %G309c为峰值因子G309k=sum(G309j.^4)/((G309rms.^4)*20000); %G309k为峭度系数G309s=(G309rms*20000)/sum(abs(G309j)); %G309s为波形因子G309cl=G309peak/(sum(sqrt(abs(G309j)))/20000).^2; %G309cl裕度因子G309i=(G309peak*20000)/sum(abs(G309j)); %G309i脉冲因子G3010m=sum(G3010j)/20000; %G3010m为均值，G3010j为零均值化处理后结果，下同G3010f=sum((G3010j-G3010m).^2); %G3010f为方差G3010rms=sqrt(sum(G3010j.^2)/20000); %G3010rms均方根值G3010peak=(max(G3010j)-min(G3010j))/2; %G3010peak为峰值G3010c= G3010peak/G3010rms; %G3010c为峰值因子G3010k=sum(G3010j.^4)/((G3010rms.^4)*20000); %G3010k为峭度系数G3010s=(G3010rms*20000)/sum(abs(G3010j)); %G3010s为波形因子G3010cl=G3010peak/(sum(sqrt(abs(G3010j)))/20000).^2; %G3010cl裕度因子G3010i=(G3010peak*20000)/sum(abs(G3010j)); %G3010i脉冲因子%% 轴承Z3015处理%===================数据导入且进行零均值处理================================%%=============直接读取====================================================%Z3015=textread('Z3015.txt','%f') ; %读取数据生成矩阵Z301=Z3015(1:1:20000); %取数组前20000个元素，即第一组数据，采样点数为20000Z301j=Z301-mean(Z301); %零均值处理，%Z301j=Z301-sum(Z301)/20000Z302=Z3015(20001:1:40000); Z302j=Z302-mean(Z302); %零均值处理Z303=Z3015(40001:1:60000); Z303j=Z303-mean(Z303); %零均值处理Z304=Z3015(60001:1:80000); Z304j=Z304-mean(Z304); %零均值处理 ⛳️ 运行结果
[1] 赵鹏.基于虚拟仪器的滚动轴承故障诊断系统研究[D].河北工程大学[2023-11-02].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.010710. [2] 王亮.基于DSP的滚动轴承故障诊断系统研究[D].大连理工大学,2008.DOI:10.7666/d.y1418840. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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