对凯斯西储大学的轴承故障信号进行小波变换特征提取

来源：互联网发布：卷皮网怎样跳转到淘宝编辑：程序博客网时间：2024/05/17 03:41

最近本菜鸟对凯斯西储大学的轴承信号做了时域参数和小波变换，希望能分辨出其轴承出现故障与否和故障类型—外圈故障，内圈故障，滚珠体故障。以下是用matlab2011b处理信号后的结果及遇到的问题。先贴代码

close all;clear all;clc;%采样频率   fs=12000;%采样间隔Ts=1/fs;%采样点数N=10000;n=1/N;%轴承信号 load 97.mat;%故障 xdata=X097_DE_time(1:10000);% xdata=BF(1:10000);xdata=(xdata-mean(xdata))/std(xdata,1);%信号时域波形figure(1);plot(1:N,xdata);xlabel('时间 t/n');ylabel('电压 V/v');%使用db10小波进行尺度为5时的分解[c,l]=wavedec(xdata,5,'db10');%从小波分解结构[c,l]重构信号xdataa0=waverec(c,l,'db10');figure(2);subplot(3,1,1);plot(xdata);title('原始信号')subplot(3,1,2);plot(a0);title('重构信号')subplot(3,1,3);plot(xdata-a0);title('误差信号')err=max(abs(xdata-a0))%重构第1~5层高频细节信号d5=wrcoef('d',c,l,'db10',5);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);%显示高频细节信号figure(3);subplot(5,1,1);plot(d5,'LineWidth',2);ylabel('d5');subplot(5,1,2);plot(d4,'LineWidth',2);ylabel('d4');subplot(5,1,3);plot(d3,'LineWidth',2);ylabel('d3');subplot(5,1,4);plot(d2,'LineWidth',2);ylabel('d2');subplot(5,1,5);plot(d1,'LineWidth',2);ylabel('d1');xlabel('时间 t/s');%第1层高频细节信号的包络谱y=hilbert(d1);ydata=abs(y);y=y-mean(y);nfft=1024;p=abs(fft(ydata,nfft));figure(4);plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,2*p(1:nfft/2));xlabel('频率 f/Hz');ylabel('功率谱 P/W');

以下是分析的细节包络谱：

正常信号

外圈故障164Hz和其倍频

内圈故障还好，105.5Hz和其倍频

滚珠体的就不对了，故障频率理论分析值是141Hz左右，最令我费解的是35.16Hz是什么？转频应是29.9Hz和其倍频，我这几个图分析的信号都没转频的影子，是我的代码不对还是小波变换还不够给力？请大神指点。

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