轴承故障诊断matlab代码

轴承故障诊断是一种常见的机械故障诊断方法，Matlab在此方面也有着广泛的应用。以下是一个简单的轴承故障诊断Matlab代码示例：

% 轴承故障诊断 MatLab 代码

% 导入数据
data = importdata('bearing_data.txt'); % 导入数据文件

% 数据预处理
Fs = 12000; % 采样频率为 12000 Hz
t = 0:1/Fs:(length(data)-1)/Fs; % 时间序列
data = data - mean(data); % 均值平移

% 绘制原始数据
figure(1);
plot(t, data);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('振动幅值');

% 进行快速傅里叶变换（FFT）
N = length(data);
y = fft(data)/N;
f = Fs*(0:(N/2))/N;

% 绘制频谱图
figure(2);
plot(f,2*abs(y(1:N/2+1)));
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('|Y(f)|');

% 计算均值频率
mean_freq = sum(f.*(2*abs(y(1:N/2+1))))/sum(2*abs(y(1:N/2+1)));
disp(['均值频率为：', num2str(mean_freq)]);

% 判断轴承故障类型
if mean_freq < 1600
    disp('轴承外圈故障');
elseif mean_freq >= 1600 && mean_freq < 2200
    disp('轴承滚动体故障');
elseif mean_freq >= 2200 && mean_freq < 2800
    disp('轴承内圈故障');
else
    disp('未检测到故障');
end

代码中，首先导入轴承振动数据文件，然后进行数据预处理，包括采样频率、时间序列和均值平移等。接着，对数据进行快速傅里叶变换（FFT），得到频谱图，并计算均值频率。最后，根据均值频率的大小，判断轴承故障类型。

需要注意的是，轴承故障诊断是一个复杂的过程，该示例代码仅作为一个简单的演示，具体应用时需要结合实际情况进行修改和优化。