基于FFT的轴承故障诊断 - MATLAB代码和详细解释

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本文详细介绍了如何使用MATLAB进行基于FFT的轴承故障诊断。通过收集振动信号,应用FFT获取频谱信息,分析异常频谱特征,从而识别轴承故障的类型,为设备维护提供支持。

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故障诊断在机械设备维护中起着关键的作用。其中,轴承故障是常见的问题之一。通过信号处理技术,特别是使用快速傅里叶变换(FFT),可以有效地诊断轴承故障。在本文中,我们将通过提供MATLAB代码和详细解释来演示基于FFT的轴承故障诊断方法。

首先,我们需要收集轴承振动信号。这可以通过传感器测量轴承的振动来实现。在本文中,我们将使用一个示例数据集来模拟轴承振动信号。

% 轴承振动信号数据
load('bearing_vibration_data.mat');

接下来,我们将对振动信号应用FFT以获取频谱信息。频谱显示了信号在不同频率上的能量分布。

% 应用FFT
fs = 1000; 
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