轴承特征提取python
时间: 2023-12-05 19:41:31 浏览: 164
根据提供的引用内容,可以使用Python中的第三方库进行轴承特征提取。常用的库包括pandas、numpy和scipy等。下面是一个简单的轴承特征提取的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import hilbert
# 读取数据
data = pd.read_csv('西储大学轴承数据')
# 计算包络谱
def envelope_spectrum(x):
analytic_signal = hilbert(x)
amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)
return amplitude_envelope
# 计算时域特征
def time_domain_features(x):
features = []
features.append(np.mean(x))
features.append(np.std(x))
features.append(np.max(x))
features.append(np.min(x))
features.append(np.median(x))
return features
# 计算频域特征
def frequency_domain_features(x, fs):
features = []
n = len(x)
fft_x = np.fft.fft(x)
freqs = np.fft.fftfreq(n, 1/fs)
idx = np.argsort(freqs)
freqs = freqs[idx]
fft_x = fft_x[idx]
psd = np.abs(fft_x)**2 / n
psd = psd[idx]
features.append(np.sum(psd))
features.append(np.mean(psd))
features.append(np.std(psd))
features.append(np.max(psd))
features.append(np.min(psd))
features.append(freqs[np.argmax(psd)])
features.append(np.trapz(psd, freqs))
return features
# 特征提取
fs = 12000
bearing_type = "6205"
features = []
for i in range(4):
x = data.iloc[:, i]
x_env = envelope_spectrum(x)
x_td = time_domain_features(x)
x_fd = frequency_domain_features(x_env, fs)
features.append(x_td + x_fd)
# 输出特征
print(features)
```
该示例代码中,首先使用pandas库读取轴承数据,然后分别计算时域特征和频域特征。其中,时域特征包括均值、标准差、最大值、最小值和中位数等;频域特征包括功率谱密度、平均功率谱密度、功率谱密度标准差、最大功率谱密度、最小功率谱密度、主频和积分功率谱密度等。最后将所有特征组合成一个特征向量输出。
--相关问题--:
1. 如何使用Python进行信号处理?
2. 什么是包络谱?如何计算包络谱
阅读全文