小波变换对轴承故障识别的代码
时间: 2023-09-12 19:07:04 浏览: 44
小波变换在轴承故障诊断中有广泛应用。下面是一个使用小波变换进行轴承故障诊断的代码示例(使用Python语言):
```python
import pywt # 导入小波变换库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取轴承信号
bearing_signal = np.loadtxt('bearing_signal.txt')
# 定义小波变换函数
def wavelet_transform(x, wavelet='db4', level=4):
coeffs = pywt.wavedec(x, wavelet, level=level)
return coeffs
# 对轴承信号进行小波变换
coeffs = wavelet_transform(bearing_signal)
# 绘制小波变换系数
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(coeffs[0], label='Approximation Coefficients')
for i, detail_coeff in enumerate(coeffs[1:]):
ax.plot(detail_coeff, label=f'Detail Coefficients {i+1}')
ax.legend()
plt.show()
```
这段代码会将读取轴承信号(假设文件名为`bearing_signal.txt`),并对其进行小波变换。然后,使用Matplotlib库绘制小波变换的系数,包括近似系数和细节系数。可以根据这些系数来诊断轴承故障。