vmd 轴承 matlab代码

以下是一个简单的示例 MATLAB 代码，用于模拟 VMD 轴承的振动信号：

% 设置参数
N = 4096; % 采样点数
t = linspace(0, 1, N); % 时间向量
f = 200; % 转速（Hz）
a1 = 1; % 振幅1
a2 = 0.5; % 振幅2
a3 = 0.25; % 振幅3
noise = 0.1*(randn(1,N)); % 噪声

% 生成信号
x1 = a1*sin(2*pi*f*t); % 第一个频率成分
x2 = a2*sin(2*pi*(2*f)*t); % 第二个频率成分
x3 = a3*sin(2*pi*(3*f)*t); % 第三个频率成分
x = x1 + x2 + x3 + noise; % 加入噪声

% 应用 VMD
alpha = 2000; % VMD 参数
tau = 0; % VMD 参数
K = 3; % VMD 分解的模式数量
[u, u_hat, omega] = VMD(x, alpha, tau, K);

% 绘制结果
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('原始信号');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('振幅');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, u);
title('VMD 分解结果');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('振幅');

请注意，这里使用了 VMD 函数，它不是 MATLAB 的内置函数，需要从外部源获取。

相关问题

在matlab上写一段程序，用VMD对轴承的振动信号进行分解，并根据平均频率能量占比进行故障诊断

以下是用MATLAB实现VMD分解的代码示例：

%读取振动信号数据
data = load('bearing_vibration_signal.txt');
x = data(:, 2)'; %读取第二列数据，转置为行向量

%设置VMD参数
alpha = 2000; %带宽参数
tau = 0; %带通约束
K = 3; %分解级数
DC = 0; %是否保留直流分量
init = 1; %初始值设置
tol = 1e-7; %收敛容差

%进行VMD分解
[u, u_hat, omega] = VMD(x, alpha, tau, K, DC, init, tol);

%计算每个分量的平均频率能量占比
N = length(x); %信号长度
M = size(u, 1); %分解分量数
f = (0:N-1)/N; %频率向量
A = zeros(M, 1); %每个分量的能量
for i = 1:M
    U = abs(fft(u(i, :)));
    A(i) = sum(U.*U)/N;
end
A_ratio = A/sum(A); %每个分量的能量占比

%根据平均频率能量占比进行故障诊断
fault = 'normal'; %默认为正常状态
if A_ratio(2) > 0.5 %第二个分量（频率较高）能量占比大于50%
    fault = 'outer race fault'; %外圈故障
elseif A_ratio(3) > 0.5 %第三个分量（频率更高）能量占比大于50%
    fault = 'inner race fault'; %内圈故障
end

disp(['Fault diagnosis: ', fault]);

需要注意的是，上述代码中的`VMD`函数需要自行编写或者下载使用。`VMD`函数的实现细节可以参考相关文献或者开源代码。另外，该代码示例中假设振动信号数据存放在`bearing_vibration_signal.txt`文件中，第二列为待分解数据，可以根据实际情况修改。

vmd---变分模态分解matlab

变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种信号处理方法，用于将信号分解成多个模态分量。在Matlab中，可以使用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）来优化VMD的参数。鲸鱼优化算法可以通过寻找最优的模态个数K和惩罚参数α，来提高从滚动轴承振动信号中提取故障信息的精度。通过VMD处理信号，可以得到若干模态分量，并进一步提取能量熵作为特征向量，用于轴承故障诊断等工作。在使用WOA优化VMD参数的流程中，首先需要初始化鲸群位置向量\[K，α\]，然后以包络熵作为适应度函数计算每个鲸鱼的适应度。接下来，根据收敛因子的大小选择迭代公式进行迭代更新，直到满足终止条件，输出最优的VMD参数。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [鲸鱼算法优化变分模态分解(VMD)包络熵和参数的特征提取及MATLAB代码实现](https://blog.csdn.net/ILM_O/article/details/120306614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]