旋转机械(轴承)故障诊断中threshold设定有依据吗
时间: 2023-06-09 08:08:40 浏览: 158
对于旋转机械(轴承)故障诊断中的threshold设定,是有一定依据的。通常来说,这个threshold是基于故障检测指标(如振动、声音、温度等)的历史数据和经验值进行设定的。通过对这些指标的变化情况进行监测,再根据历史数据和经验值,可以得出一个较为合理的threshold值,以帮助诊断机械故障。但是同时需要注意的是,threshold的设定可能存在一定的误差和不确定性,因此需要通过不断的监测和优化来不断调整threshold值,以提高故障诊断的准确性和可靠性。
相关问题
小波包轴承故障诊断matlab代码
小波包轴承故障诊断是一种常用的故障诊断方法,可以通过分析轴承振动信号中的频谱特征来判断轴承是否存在故障。以下是一个简单的小波包轴承故障诊断的MATLAB代码示例:
```matlab
% 导入振动信号数据
load('vibration_data.mat'); % 假设振动信号数据保存在vibration_data.mat文件中
% 设置小波包分解参数
level = 5; % 分解层数
wavelet = 'db4'; % 小波基函数
% 对振动信号进行小波包分解
[coefficients, frequencies] = wpdec(vibration_data, level, wavelet);
% 计算每个子带的能量
energies = wpcoef(coefficients, frequencies);
total_energy = sum(energies, 2); % 每个子带的总能量
% 绘制能量谱图
figure;
plot(total_energy);
xlabel('子带');
ylabel('能量');
title('小波包能量谱');
% 判断轴承是否存在故障
threshold = 0.1; % 设定故障判断阈值
fault_index = find(total_energy > threshold); % 能量超过阈值的子带索引
if isempty(fault_index)
disp('轴承正常');
else
disp('轴承存在故障');
disp(['故障子带:', num2str(fault_index')]);
end
```
这段代码首先导入振动信号数据,然后设置小波包分解的参数,对振动信号进行小波包分解,并计算每个子带的能量。接着绘制能量谱图,并根据设定的故障判断阈值判断轴承是否存在故障。如果能量超过阈值的子带存在,则判断轴承存在故障,并输出故障子带的索引。
写一下轴承故障诊断的代码
轴承故障诊断通常需要结合振动信号和声音信号等多种传感器数据进行分析,代码实现比较复杂。以下是一种简单的基于振动信号的轴承故障诊断代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
from scipy.signal import hilbert
# 加载振动信号数据
vibration_data = np.load('vibration_data.npy')
# 定义常量
SAMPLING_RATE = 1000 # 采样频率
N = vibration_data.shape[0] # 信号长度
FREQ_RES = SAMPLING_RATE / N # 频率分辨率
# 按时间窗口分段处理振动信号,窗口大小为1024个采样点
window_size = 1024
num_windows = int(N / window_size)
# 定义诊断指标阈值
RMS_THRESHOLD = 0.1 # RMS幅值阈值
SKEWNESS_THRESHOLD = 0.2 # 偏度阈值
KURTOSIS_THRESHOLD = 0.3 # 峰度阈值
# 定义故障类型
FAULT_TYPE_NONE = 0 # 无故障
FAULT_TYPE_OUTER_RACE = 1 # 外环故障
FAULT_TYPE_INNER_RACE = 2 # 内环故障
FAULT_TYPE_ROLLING_ELEMENT = 3 # 滚动体故障
# 循环处理每个时间窗口
for i in range(num_windows):
# 获取当前时间窗口的振动信号
window_start = i * window_size
window_end = (i + 1) * window_size
signal = vibration_data[window_start:window_end]
# 计算振动信号的RMS幅值
rms = np.sqrt(np.mean(signal ** 2))
if rms > RMS_THRESHOLD:
print('RMS幅值超过阈值,可能存在故障')
# 计算振动信号的偏度和峰度
skewness = np.mean((signal - np.mean(signal)) ** 3) / np.std(signal) ** 3
kurtosis = np.mean((signal - np.mean(signal)) ** 4) / np.std(signal) ** 4
# 根据偏度和峰度判断故障类型
fault_type = FAULT_TYPE_NONE
if skewness > SKEWNESS_THRESHOLD:
if kurtosis > KURTOSIS_THRESHOLD:
fault_type = FAULT_TYPE_ROLLING_ELEMENT
print('滚动体故障')
else:
fault_type = FAULT_TYPE_OUTER_RACE
print('外环故障')
elif skewness < -SKEWNESS_THRESHOLD:
fault_type = FAULT_TYPE_INNER_RACE
print('内环故障')
# 计算振动信号的频谱,用于分析故障特征频率
spectrum = np.abs(fft(signal))
freqs = np.linspace(0, SAMPL
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)