mtalab在振动信号处理中的应用 代码 csdn

MATLAB在振动信号处理中的应用非常广泛，可用于信号分析、特征提取、模型建立、系统诊断等方面。以下是一些常见的振动信号处理应用及其MATLAB代码示例：

1. 信号分析

（1）时域分析

% 读入振动信号数据
load('vibration_signal.mat')

% 绘制时域波形图
plot(t, v);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('振动信号 (m/s^2)');
title('时域波形图');

（2）频域分析

% 计算振动信号的功率谱密度
fs = 1000;  % 采样频率为1000Hz
[Pxx, f] = pwelch(v, [], [], [], fs);
Pxx = 10*log10(Pxx);  % 转换为对数形式

% 绘制频域谱图
plot(f, Pxx);
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)');
title('频域谱图');

2. 特征提取

（1）时域特征提取

% 计算振动信号的均值、标准差、峰值、峰峰值等时域特征
mean_v = mean(v);
std_v = std(v);
peak_v = max(v);
peak2peak_v = peak_v - min(v);

（2）频域特征提取

% 计算振动信号的频谱峰值、频谱带宽等频域特征
[~, idx] = max(Pxx);  % 找到功率谱密度最大值的位置
peak_freq = f(idx);
bw_freq = bandWidth(f, Pxx, peak_freq);  % 计算频谱带宽

function bw = bandWidth(f, Pxx, f0)
% 计算频谱带宽
% f: 频率向量，Pxx: 功率谱密度向量，f0: 频谱峰值位置
% bw: 频谱带宽
half_power = max(Pxx)/2;
idx1 = find(Pxx(1:f0)<=half_power, 1, 'last');
idx2 = find(Pxx(f0:end)<=half_power, 1)+f0-1;
bw = f(idx2) - f(idx1);
end

3. 模型建立

（1）AR模型

% 建立AR模型并计算自相关函数ACF和偏自相关函数PACF
p = 10;  % AR模型阶数
[a, e, k] = aryule(v, p);
[r, lags] = xcorr(v, p, 'coeff');
[r1, ~, bounds] = parcorr(v, p);

% 绘制ACF和PACF图
subplot(2,1,1);
stem(lags, r, 'filled');
title('ACF');
subplot(2,1,2);
stem(1:p, r1, 'filled');
title('PACF');

（2）小波分析

% 进行小波分解并重构
wname = 'db4';  % 选择小波基函数
level = 5;  % 分解层数
[C, L] = wavedec(v, level, wname);
A5 = wrcoef('a', C, L, wname, level);  % 重构第5层低频分量

% 绘制原始信号和第5层低频分量的时域波形图
subplot(2,1,1);
plot(t, v);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, A5);
title('第5层低频分量');

4. 系统诊断

（1）基于故障特征的诊断

% 提取振动信号的特征并进行故障诊断
mean_v = mean(v);
std_v = std(v);
peak_v = max(v);
if mean_v>1 || std_v>0.2 || peak_v>5
    disp('轴承存在故障！')
else
    disp('轴承正常。')
end

（2）基于模型残差的诊断

% 根据AR模型残差进行故障诊断
res = filter(-a, 1, v);
res_mean = mean(res);
res_std = std(res);
if res_mean>0.1 || res_std>0.05
    disp('轴承存在故障！')
else
    disp('轴承正常。')
end

以上是一些常见的振动信号处理应用及其MATLAB代码示例，仅供参考。