CWRU轴承故障数据集：时频分析关键

凯斯西储大学的轴承故障数据集信号时频分析是基于一项重要的工程研究，利用该数据集进行故障诊断和预测。数据集来源于美国凯斯西储大学，其中包含不同故障模式和工作条件下轴承振动的详细记录，通过实际的实验平台收集，包括电机、扭矩传感器、功率测试计以及电子控制器等组成部分。 该数据集反映了旋转机械系统中轴承的振动信号，这对于理解和检测轴承的健康状况至关重要。轴承作为机械系统的核心元件，其故障可能源自内部缺陷或外部因素，如形变、磨损或裂纹。通过监测振动信号，工程师可以分析轴承的运行状态，及时发现潜在问题，防止进一步损坏。 短时傅里叶变换（STFT）是数据处理的关键技术，它在时频分析中起着核心作用。STFT将信号分割成多个短时段，对每个时间段内的信号进行傅里叶变换，这使得分析者能够捕捉到信号在不同时刻的频率特性。这种方法对于轴承故障信号来说尤为有效，因为它能够揭示故障发生的局部时间和频率特征，比如轴承内部滚动体的撞击、润滑不良等问题。 Morlet连续小波分析则作为一种补充，它提供了一种更精细的时间分辨率和更好的频率局部化能力，能更准确地识别出故障特征和变化趋势。这两种分析方法结合使用，可以对轴承振动信号进行深入剖析，从而提高故障识别的精确性和可靠性。 数据集中的三个位置——驱动端、风扇端和基座的加速度计，分别记录了不同的振动信号，这些数据提供了关于电机各部分、风扇系统和整个电机系统运行状态的多维度信息。例如，驱动端信号可用于检测轴承和传动系统的故障，风扇端信号有助于识别风扇系统的异常，而基座数据则反映出电机整体的平衡和稳定性。 通过这种详细的时频分析，研究人员能够构建故障模型，预测故障发生的可能性，并制定相应的维护策略，提高了机械系统的可靠性和寿命。因此，凯斯西储大学的轴承故障数据集不仅是一份教学资源，也是实践性很强的工业界故障诊断工具。