轴承故障诊断卡尔曼滤波matlab代码

轴承故障诊断是一种常见的机械故障诊断方法，而卡尔曼滤波是一种常用的信号处理方法。在Matlab中，可以使用卡尔曼滤波来进行轴承故障诊断。以下是一个简单的轴承故障诊断卡尔曼滤波的Matlab代码示例：

% 轴承故障诊断卡尔曼滤波示例

% 1. 导入数据
data = importdata('bearing_data.txt'); % 假设数据存储在名为bearing_data.txt的文件中

% 2. 初始化卡尔曼滤波参数
A = 1; % 状态转移矩阵
H = 1; % 观测矩阵
Q = 0.01; % 状态噪声方差
R = 1; % 观测噪声方差
x = 0; % 初始状态估计
P = 1; % 初始状态协方差估计

% 3. 卡尔曼滤波迭代
filtered_data = zeros(size(data)); % 存储滤波后的数据
for i = 1:length(data)
    % 预测步骤
    x_pred = A * x;
    P_pred = A * P * A' + Q;
    
    % 更新步骤
    K = P_pred * H' / (H * P_pred * H' + R);
    x = x_pred + K * (data(i) - H * x_pred);
    P = (eye(size(P)) - K * H) * P_pred;
    
    filtered_data(i) = x; % 存储滤波后的数据
end

% 4. 绘制原始数据和滤波后的数据
figure;
plot(data, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(filtered_data, 'r', 'LineWidth', 1.5);
legend('原始数据', '滤波后的数据');
xlabel('时间');
ylabel('振动信号');
title('轴承故障诊断卡尔曼滤波');

%