【轴承故障分析】时频图和功率谱的分析方法含Matlab源码

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本文聚焦于轴承故障分析,介绍利用时频图和功率谱进行信号分析的方法,旨在识别故障类型和严重程度。文中提供Matlab源码,包括振动信号预处理、短时傅里叶变换计算时频图以及功率谱分析,以辅助工程师进行轴承维护。

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【轴承故障分析】时频图和功率谱的分析方法含Matlab源码

  1. 背景介绍

轴承是旋转机械中重要的部件,经常会因工作条件、材料老化等原因导致故障。对于轴承故障的分析,时频图和功率谱是两种常用的信号分析方法,能够有效地帮助工程师识别轴承故障类型及其严重程度。

  1. 信号采集与预处理

为了进行轴承故障信号的分析,首先需要通过振动传感器采集轴承振动信号,并进行预处理。这里提供一个简单的Matlab脚本用于读取并预处理轴承振动信号。

% 读取轴承振动数据并绘制时域波形图
[x, Fs] = audioread('bearing_fault.wav'); 
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