基于时域差分技术实现轴承故障信号分解——附带Matlab源代码
轴承是旋转机械中常见的关键组件,其故障对机械设备的正常运行会产生严重的影响。因此,准确地检测和诊断轴承故障非常重要。在故障诊断领域,时域差分(ITD)技术被广泛应用于轴承故障信号的分解和特征提取。本文将介绍如何使用Matlab实现基于ITD的轴承故障信号分解,并提供相应的源代码。
首先,我们需要准备轴承故障信号的数据。假设我们已经获取到了一个包含轴承故障信号的时域数据序列,可以将其存储在一个一维数组中。接下来,我们将使用Matlab编写代码来实现ITD技术。
% 轴承故障信号分解
% 读取轴承故障信号数据
data = load('bearing_fault_signal.mat'); % 假设数据存储在文件bearing_fault_signal.mat中
signal =
本文介绍了如何利用Matlab实现基于时域差分(ITD)技术对轴承故障信号进行分解和特征提取。通过分解轴承故障的时域数据,计算窗口内的统计特征,并使用Matlab的可视化功能展示结果,以提高故障诊断的准确性。
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