写一个简单的轴承故障分析代码
时间: 2023-12-01 17:06:12 浏览: 29
以下是一个简单的轴承故障分析代码,基于测量的振动信号进行分析:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('bearing_data.csv')
# 取出振动信号
vibration_data = data.iloc[:, 1:]
# 计算每个采样点的均值
mean = vibration_data.mean(axis=1)
# 计算每个采样点的标准差
std = vibration_data.std(axis=1)
# 计算每个采样点的峰值
peak = vibration_data.abs().max(axis=1)
# 计算每个采样点的峰峰值
peak_to_peak = vibration_data.max(axis=1) - vibration_data.min(axis=1)
# 计算每个采样点的偏度
skewness = vibration_data.skew(axis=1)
# 计算每个采样点的峭度
kurtosis = vibration_data.kurtosis(axis=1)
# 绘制故障指标随时间的变化趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(mean, label='Mean')
plt.plot(std, label='Standard deviation')
plt.plot(peak, label='Peak')
plt.plot(peak_to_peak, label='Peak-to-peak')
plt.plot(skewness, label='Skewness')
plt.plot(kurtosis, label='Kurtosis')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Fault indicators')
plt.show()
```
这个代码会读取一个名为 `bearing_data.csv` 的数据文件,其中包含了轴承的振动信号。然后,它会计算几个常见的轴承故障指标,如均值、标准差、峰值等,并绘制它们随时间的变化趋势。根据这些指标的变化情况,我们可以判断轴承是否存在故障。