【故障诊断】基于小波变换实现轮箱振动信号分析附Matlab代码
【故障诊断】基于小波变换实现轮箱振动信号分析附Matlab代码
TT_Matlab
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。机器学习之心,前程算法屋的代码一律可以八折购买。
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技 术同步精进,
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页: Matlab科研工作室
个人信条:格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
内容介绍
故障诊断在工程领域中扮演着至关重要的角色,特别是对于机械设备而言。轮箱作为机械设备中的重要部件,其振动信号的分析对于故障诊断具有重要意义。本文将介绍如何基于小波变换实现轮箱振动信号的分析,并提供相应的Matlab代码。
首先,让我们来了解一下小波变换。小波变换是一种信号处理技术,它可以将信号分解成不同尺度和频率的成分,从而更好地理解信号的特性。在轮箱振动信号分析中,小波变换可以帮助我们发现信号中的频率成分和时间变化,从而更好地诊断轮箱的故障。
接下来,我们将介绍如何使用Matlab实现基于小波变换的轮箱振动信号分析。首先,我们需要获取轮箱振动信号的数据,可以是实际采集的数据,也可以是模拟的数据。然后,我们可以使用Matlab中的小波变换工具箱来进行信号分析。下面是一个简单的示例代码:
% 读取轮箱振动信号数据
data = load(’vibration_data.txt’);
% 进行小波变换
[c, l] = wavedec(data, 5, ’db4’);
% 绘制小波变换系数
plot(c);
在这段示例代码中,我们首先读取了轮箱振动信号的数据,然后使用了Matlab中的wavedec函数对信号进行了小波变换。最后,我们绘制了小波变换系数的图像,从而可以直观地观察信号的频率成分和时间变化。
通过以上的示例代码,我们可以看到基于小波变换的轮箱振动信号分析是相对简单和直观的。同时,Matlab提供了丰富的工具箱和函数,可以帮助工程师们更好地进行故障诊断和信号分析。
总之,基于小波变换的轮箱振动信号分析对于故障诊断具有重要意义。通过本文的介绍和示例代码,相信读者们可以更好地理解和应用这一技术,从而提高轮箱故障诊断的效率和准确性。希望本文能对您有所帮助,谢谢阅读!
部分代码
clear all;
close all;
%--
--------------信号说明—————————————————%
% normal88
0
-
1
正常齿轮箱 实测转速
880
% normal88
0
-
2
加载
0
.
2
A下正常齿轮箱 数据记录 实测转速
800
% normal88
0
-
3
加载
0
.
1
A下正常齿轮箱据记录 实测转速
820
% normal88
0
-
4
加载
0
.
05
A下正常齿轮箱据记录 实测转速
852
% 传感器:
%
1
------------TACH1 转速,光电, 每周
1
个脉冲
%
2
------------ch1 输入轴 X方向位移
%
3
------------ch2 Y方向位移
%
4
------------CH3 加速度 输入轴电机侧轴承Y
%
5
------------CH4 加速度 输出轴电机侧轴承Y
%
6
------------CH5 加速度 输入轴负载侧轴承Y
%
7
------------CH6 加速度 输出轴负载 侧轴承Y
%
8
------------CH7 加速度 输出轴负载 侧轴承X
%
9
------------CH8 磁电式速度 输出轴负载 侧轴承X
%--
-----------------------------------------------------%
fs=
2000
*
2.56
; % 采样率
load data.mat
t=
0
:
1
/
fs:
(length(signal(
1
,
:
))-
1
)/fs; %以时间为横坐标
noverlap=
20
;
figure(
3
);
for
i=
1
:
1
:
4
[Pxx,f]=pwelch(signalnew(i,
:
),window,noverlap,nfft,fs);
Pxx_log=
10
*log(Pxx);
plot(f,Pxx_log,
’color’
,color(i,
:
));hold on;grid on;
end
xlabel(
’频率(Hz)’
);ylabel(
’幅值(dB)’
);title(
’齿轮振动信号功率谱’
);
legend(
’信号1’
,
’信号2’
,
’信号3’
,
’信号4’
)
⛳️ 运行结果
参考文献
本 程序参考以下中文EI期刊,程 序注释清晰,干货满满 。
[1] 张明娟.基于小波变换的机械振动信号分析算法研究与应用[D].天津大学[2023-11-28].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.023515.
[2] 李素云,张德祥.基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析[J].安徽电子信息职业技术学院学报, 2012, 11(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-802X.2012.01.004.
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
-
2023年血糖新标准公布,不是3.9-6.1,快来看看你的血糖正常吗? 2023-02-07
-
2023年各省最新电价一览!8省中午执行谷段电价! 2023-01-03
-
GB 55009-2021《燃气工程项目规范》(含条文说明),2022年1月1日起实施 2021-11-07
-
PPT导出高分辨率图片的四种方法 2022-09-22
-
2023年最新!国家电网27家省级电力公司负责人大盘点 2023-03-14
-
全国消防救援总队主官及简历(2023.2) 2023-02-10
-
盘点 l 中国石油大庆油田现任领导班子 2023-02-28
-
我们的前辈!历届全国工程勘察设计大师完整名单! 2022-11-18
-
关于某送变电公司“4·22”人身死亡事故的快报 2022-04-26
