轴承故障诊断matlab代码

以下是一个简单的轴承故障诊断的Matlab代码示例：

% 读取信号数据
data = load('bearing_signals.mat');

% 分离信号通道
ch1 = data.ch1;
ch2 = data.ch2;
ch3 = data.ch3;
ch4 = data.ch4;

% 设置采样频率和采样点数
Fs = 12000;
N = length(ch1);

% 计算FFT
fft_ch1 = fft(ch1);
fft_ch2 = fft(ch2);
fft_ch3 = fft(ch3);
fft_ch4 = fft(ch4);

% 计算功率谱密度
psd_ch1 = (1/(N*Fs))*(abs(fft_ch1).^2);
psd_ch2 = (1/(N*Fs))*(abs(fft_ch2).^2);
psd_ch3 = (1/(N*Fs))*(abs(fft_ch3).^2);
psd_ch4 = (1/(N*Fs))*(abs(fft_ch4).^2);

% 绘制功率谱密度图
figure;
subplot(2,2,1);
plot(psd_ch1);
title('Channel 1');
subplot(2,2,2);
plot(psd_ch2);
title('Channel 2');
subplot(2,2,3);
plot(psd_ch3);
title('Channel 3');
subplot(2,2,4);
plot(psd_ch4);
title('Channel 4');

% 诊断故障
if max(psd_ch1) > 0.01 && max(psd_ch2) > 0.01 && max(psd_ch3) > 0.01 && max(psd_ch4) > 0.01
    disp('轴承故障');
else
    disp('轴承正常');
end

这个示例代码假设你已经有了一个包含轴承信号数据的Matlab文件和正确的采样频率和采样点数。它将信号数据分离成四个通道并计算它们的功率谱密度。然后，它将绘制功率谱密度图并根据特定的阈值来诊断轴承是否故障。请注意，这只是一个简单的示例，实际的轴承故障诊断可能需要更复杂的算法和技术。