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。
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 =
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
