滚动轴承故障诊断：特征值归一化与频域分析

"该资源是关于滚动轴承故障诊断的研究，主要涉及故障轴承样本特征值的归一化处理，包括时域特征值和FFT谱特征值。通过对滚动轴承的振动信号进行采集、放大、A/D转换，然后在Matlab中进行数据分析，通过时域和频域的特征提取以及BP神经网络的模式识别来判断轴承的故障状态。" 在滚动轴承故障诊断领域，特征值的提取和分析是关键步骤。这个研究中，样本特征值经过归一化处理，以消除不同尺度的影响，使数据在同一尺度上比较，这对于后续的分析和模型训练至关重要。时域特征值包括均值、方差和均方根值，这些指标能够反映轴承振动信号的基本特性。 1. **时域特征值**： - **均值**：代表信号的平均水平，反映出轴承运行的平均状态。在故障情况下，均值可能有显著变化，因为它反映了信号的中心趋势。 - **方差**：衡量信号波动的幅度，如果轴承存在故障，振动信号的波动会增大，导致方差增加。 - **均方根值（RMS）**：反映了信号相对于零值的波动强度，对于识别异常振动很有帮助，因为故障轴承通常会产生更大的振动。 2. **频域特征值**： - 通过快速傅里叶变换(FFT)对信号进行谱分析，提取出频域特征。这有助于识别特定频率下的异常成分，例如故障频率，这些频率可能与轴承损坏的特定模式相关。 在实际操作中，原始信号先进行零均值化预处理，去除直流分量以减少谱分析时的误差。零均值化使得信号的均值为零，避免大谱峰对小峰值的影响，便于更准确地进行频域分析。 3. **数据处理流程**： - 传感器采集振动信号，通过电荷放大器放大并经A/D转换为数字信号。 - 在Matlab中，使用时域和频域分析提取特征向量。 - 特征值归一化，确保所有数据在同一尺度上。 - 利用BP神经网络进行模式识别，识别出故障类型（故障轴承或正常轴承）。 通过以上步骤，该研究构建了一个基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断系统，旨在实现对轴承健康状态的智能评估和预测。故障轴承与正常轴承的时域图对比显示，故障轴承的振动峰值明显高于正常轴承，这进一步证实了特征值在故障诊断中的重要性。