小波包轴承故障诊断matlab代码

小波包轴承故障诊断是一种常用的故障诊断方法，可以通过分析轴承振动信号中的频谱特征来判断轴承是否存在故障。以下是一个简单的小波包轴承故障诊断的MATLAB代码示例：

% 导入振动信号数据
load('vibration_data.mat'); % 假设振动信号数据保存在vibration_data.mat文件中

% 设置小波包分解参数
level = 5; % 分解层数
wavelet = 'db4'; % 小波基函数

% 对振动信号进行小波包分解
[coefficients, frequencies] = wpdec(vibration_data, level, wavelet);

% 计算每个子带的能量
energies = wpcoef(coefficients, frequencies);
total_energy = sum(energies, 2); % 每个子带的总能量

% 绘制能量谱图
figure;
plot(total_energy);
xlabel('子带');
ylabel('能量');
title('小波包能量谱');

% 判断轴承是否存在故障
threshold = 0.1; % 设定故障判断阈值
fault_index = find(total_energy > threshold); % 能量超过阈值的子带索引

if isempty(fault_index)
    disp('轴承正常');
else
    disp('轴承存在故障');
    disp(['故障子带：', num2str(fault_index')]);
end

这段代码首先导入振动信号数据，然后设置小波包分解的参数，对振动信号进行小波包分解，并计算每个子带的能量。接着绘制能量谱图，并根据设定的故障判断阈值判断轴承是否存在故障。如果能量超过阈值的子带存在，则判断轴承存在故障，并输出故障子带的索引。