matlab 轴承故障诊断

轴承故障诊断是机械设备维护中的一个重要领域。Matlab是一个功能强大的数学软件，可以用于轴承故障诊断。

以下是一个简单的轴承故障诊断的Matlab代码：

% 载入数据
load bearingdata.mat

% 绘制初始信号图像
plot(t,y)
title('Original Signal')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')

% 将信号分解为不同的频段
[c,l] = wavedec(y,5,'db4');
approx = appcoef(c,l,'db4');
[cd1,cd2,cd3,cd4,cd5] = detcoef(c,l,[1 2 3 4 5]);
figure
subplot(6,1,1)
plot(approx)
title('Approximation Coefficients')
subplot(6,1,2)
plot(cd1)
title('Level 1 Detail Coefficients')
subplot(6,1,3)
plot(cd2)
title('Level 2 Detail Coefficients')
subplot(6,1,4)
plot(cd3)
title('Level 3 Detail Coefficients')
subplot(6,1,5)
plot(cd4)
title('Level 4 Detail Coefficients')
subplot(6,1,6)
plot(cd5)
title('Level 5 Detail Coefficients')

% 对每个频段进行能量计算
energy = zeros(1,6);
energy(1) = sum(approx.^2);
energy(2) = sum(cd1.^2);
energy(3) = sum(cd2.^2);
energy(4) = sum(cd3.^2);
energy(5) = sum(cd4.^2);
energy(6) = sum(cd5.^2);

% 绘制能量图像
figure
bar(energy)
title('Energy Distribution')
xlabel('Frequency Band')
ylabel('Energy')

% 判断是否有故障
if energy(2) > energy(6)*0.1
    disp('Bearing Fault Detected')
else
    disp('No Bearing Fault Detected')
end

这个代码使用小波变换将信号分解为不同的频段，并计算每个频段的能量。如果第二个频段的能量大于第六个频段的能量的10%，则判断为轴承故障。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的轴承故障诊断需要更复杂的算法和数据处理。