用matlab 构建轴承故障健康指标

构建轴承故障健康指标的方法有很多，以下是一个简单的示例，使用MATLAB实现基于频域特征的健康指标构建：

1. 频域特征提取：对轴承振动信号进行FFT变换，提取出其频谱特征，如峰值频率、幅值、带宽等参数。

% 读取轴承振动信号数据
data = load('bearing_signal.mat');
signal = data.bearing_signal;

% 对信号进行预处理，如去除直流分量、滤波等

% 对信号进行FFT变换
fs = 12000; % 采样频率
N = length(signal); % 信号长度
Y = fft(signal);
P2 = abs(Y/N); % 获取双侧频谱
P1 = P2(1:N/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); % 获取单侧频谱

% 计算频率向量
f = fs*(0:(N/2))/N;

% 提取峰值频率和幅值
[pks,locs] = findpeaks(P1,'MinPeakDistance',5); % 寻找峰值点
[max_val, max_idx] = max(pks);
peak_freq = f(locs(max_idx)); % 获取峰值频率
peak_amp = max_val; % 获取峰值幅值

2. 构建健康指标：根据以上特征构建健康指标，如下所示。这里采用了幅值和峰值频率的组合方式，具体指标构建方法可根据实际情况进行调整。

% 构建健康指标
health_index = peak_amp * peak_freq;

这样，就可以通过以上代码构建出一个基于频域特征的轴承故障健康指标。需要注意的是，实际应用中可能需要结合多种特征和指标进行综合分析，才能得到更加准确的健康状态评估结果。