煤矿电机故障诊断python代码

### 煤矿电机故障诊断 Python 示例代码

对于煤矿电机故障诊断，可以采用基于振动信号分析的方法来检测异常情况。下面是一个简单的Python示例程序，该程序读取振动数据并应用快速傅里叶变换(FFT)来进行频域分析。

import numpy as np
from scipy.fft import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt


def read_vibration_data(file_path):
    """从CSV文件中加载振动数据"""
    data = np.loadtxt(file_path, delimiter=',')
    time = data[:, 0]
    amplitude = data[:, 1]
    return time, amplitude


def perform_fft(time, signal):
    """执行快速傅立叶变换"""
    N = len(signal)
    T = (time[-1] - time[0]) / N
    yf = fft(signal)
    xf = fftfreq(N, T)[:N//2]
    return xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N//2])


file_path = 'vibration_data.csv'  # 假设有一个名为 vibration_data.csv 的文件存储着时间序列振动数据
time, amplitude = read_vibration_data(file_path)

xf, yf = perform_fft(time, amplitude)

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(xf, yf)
plt.title('Frequency domain representation of the vibration signal')
plt.xlabel('Frequency [Hz]')
plt.ylabel('|Amplitude|')
plt.grid()
plt.show()

此脚本会绘制出给定时间段内的频率响应图谱，有助于识别潜在的问题源。通过观察特定频率下的峰值变化趋势，工程师能够判断是否存在机械部件磨损或其他形式的损坏[^1]。