振动信号频谱分析代码python

很高兴为您提供振动信号频谱分析代码的Python实现！以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入振动信号数据
sig = np.loadtxt('vibration_data.txt')
# 计算振动信号的快速傅里叶变换（FFT）
fft_sig = np.fft.fft(sig)
# 计算频率
freq = np.fft.fftfreq(sig.size, d=1/1000)

# 绘制频谱图
plt.plot(freq, np.abs(fft_sig))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

请注意，此代码示例仅供参考，并且可能需要根据您的具体需求进行调整和修改。

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频谱分析_滚动轴承的频谱分析代码

滚动轴承的频谱分析代码需要用到信号处理的知识，以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 定义采样频率
fs = 10000

# 傅里叶变换
freqs = np.fft.fftfreq(len(data), 1/fs)
fft = np.fft.fft(data)

# 取振动信号频率范围内的振动信号分量
freq_range = (0, 2000)
mask = (freqs >= freq_range[0]) & (freqs <= freq_range[1])
freqs = freqs[mask]
fft = fft[mask]

# 绘制频谱图
plt.plot(freqs, np.abs(fft))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

其中，`data.txt` 是存储振动数据的文本文件，每行为一个采样点的振动信号值。`fs` 是采样频率。通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，取出振动信号频率范围内的分量，并绘制频谱图。可以根据实际情况调整频率范围和绘图参数。

齿轮箱振动信号故障检测代码

### 齿轮箱振动信号故障检测的Python和Matlab代码实现

#### Python 实现方法

对于齿轮箱振动信号故障检测，在Python中可以利用`scipy.signal`库中的小波变换来提取特征并识别异常模式。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy import signal, fftpack
import matplotlib.pyplot as plt


def detect_fault(vibration_signal, fs):
    """
    使用频谱分析和小波变换来进行齿轮箱振动信号故障检测。

    参数:
        vibration_signal (array): 输入的一维振动信号.
        fs (float): 采样频率.

    返回:
        fault_detected (bool): 是否检测到故障.
    """

    # 计算FFT得到频域表示
    freqs = fftpack.fftfreq(len(vibration_signal)) * fs
    spectrum = abs(fftpack.fft(vibration_signal))

    # 小波分解
    widths = np.arange(1, 31)
    cwtmatr = signal.cwt(vibration_signal, signal.ricker, widths)

    # 可视化原始信号及其CWT结果
    fig, axs = plt.subplots(2, figsize=(8, 6))
    axs[0].plot(freqs[:len(spectrum)//2], spectrum[:len(spectrum)//2])
    axs[0].set_title('Frequency Spectrum')
    
    axs[1].imshow(abs(cwtmatr), extent=[-np.pi, np.pi, min(widths), max(widths)], cmap='PRGn', aspect='auto',
                  vmax=abs(cwtmatr).max(), vmin=-abs(cwtmatr).min())
    axs[1].set_title('Continuous Wavelet Transform')

    # 基于设定阈值判断是否存在故障
    threshold = np.percentile(spectrum, 95)  # 设定百分位数作为阈值
    fault_detected = any(spectrum > threshold)

    return fault_detected


if __name__ == "__main__":
    # 模拟一个含有突变点的正弦波形作为测试数据
    t = np.linspace(0., 1., 400)
    sig = np.sin(2*np.pi*7*t + 0.5*(t>0.5)*np.random.randn(*t.shape))
    result = detect_fault(sig, 400.)

此段程序通过计算快速傅里叶变换（FFT）获得频域特性，并应用连续小波变换(CWT)[^2] 来捕捉时间上的局部变化，从而帮助发现潜在的问题区域。

#### Matlab 实现方法

在Matlab环境下，可以通过Wavelet Toolbox提供的函数轻松完成类似的处理过程。这里给出一段基于离散小波变换(DWT) 的简单实例:

% 加载或生成模拟振动信号 data
load('vibration_data.mat'); % 或者使用其他方式获取实际测量的数据
signal = vibration_data(:, 1); % 提取单通道信号
fs = 1e3;                     % 设置采样率

% 执行DWT
[C,L] = wavedec(signal, 4, 'db4');

% 显示各层细节系数
for i = 1:4,
subplot(5,1,i);
plot(wavedec(signal, i,'db4'));
title(['Level-', num2str(i)]);
end;

% 绘制近似分量
subplot(5,1,5);
plot(approx);
title('Approximation Coefficients');
xlabel('Sample Index');
ylabel('Amplitude');

% 故障诊断逻辑可以根据具体应用场景调整
threshold = prctile(abs(C), 95); % 百分位法确定门限
fault_flag = sum(abs(C)>threshold);

disp(['Fault detected:' int2str(fault_flag ~= 0)]);

上述脚本展示了如何采用Db4 Daubechies小波对输入序列实施四级分解，并绘制各级别的细节以及最终逼近部分。此外还实现了基本的故障指示功能。