滚动轴承故障诊断系统设计：基于凯斯西储大学数据

滚动轴承故障诊断系统设计 数据采用的是凯斯西储大学数据 首先利用美国凯斯西储大学实验室提供的数据进行时域分析和频域分析，然后进行小波分解，最后进行包络谱分析，结果可发现滚动轴承的故障频率，与理论计算的故障频率进行对比，从而确定故障部位。 同时有详细文档，可直接应用。

最近搞了个滚动轴承故障诊断系统，感觉还挺有意思的，来跟大家分享分享😎。

咱用的是美国凯斯西储大学的数据哦🧐。拿到数据后，第一步就是时域分析和频域分析啦。时域分析就像是看信号随时间的变化情况，频域分析则是把信号从时间维度转换到频率维度，看看不同频率成分的信号强度啥的。这就好比把一首曲子拆开，看看每个音符的频率和出现规律一样🎵。

# 这里假设已经读取了凯斯西储大学的数据，存储在data变量中 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 时域分析 time_domain = np.array(data) plt.plot(time_domain) plt.title('Time Domain Analysis') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() # 频域分析 fft_result = np.fft.fft(time_domain) freq = np.fft.fftfreq(len(time_domain)) magnitude = np.abs(fft_result) plt.plot(freq[:int(len(freq)/2)], magnitude[:int(len(magnitude)/2)]) plt.title('Frequency Domain Analysis') plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Magnitude') plt.show()

这里的代码就是简单实现了时域和频域分析。np.fft.fft函数是用来计算快速傅里叶变换的，通过它我们能得到信号在频域的表示。np.fft.fftfreq则是计算对应的频率数组。

接下来就是小波分解啦🤓。小波分解可以把信号分解成不同频率的子带信号，这样能更细致地观察信号特征。就像用不同尺寸的筛子去筛选沙子，把不同大小的颗粒分开一样。

import pywt # 假设选用db4小波，分解3层 coeffs = pywt.wavedec(time_domain, 'db4', level=3) cA3, cD3, cD2, cD1 = coeffs # 这里可以对分解后的系数进行各种操作，比如阈值处理啥的，就不详细展开啦

这里用到了pywt库的wavedec函数进行小波分解。分解后的系数cA3、cD3、cD2、cD1分别对应不同频率子带的系数。

滚动轴承故障诊断系统设计 数据采用的是凯斯西储大学数据 首先利用美国凯斯西储大学实验室提供的数据进行时域分析和频域分析，然后进行小波分解，最后进行包络谱分析，结果可发现滚动轴承的故障频率，与理论计算的故障频率进行对比，从而确定故障部位。 同时有详细文档，可直接应用。

最后就是包络谱分析啦😃。包络谱分析能突出信号的包络特征，更容易发现故障频率。

# 先对时域信号求包络 envelope = np.abs(hilbert(time_domain)) # 再对包络信号进行频域分析 envelope_fft = np.fft.fft(envelope) envelope_freq = np.fft.fftfreq(len(envelope)) envelope_magnitude = np.abs(envelope_fft) plt.plot(envelope_freq[:int(len(envelope_freq)/2)], envelope_magnitude[:int(len(envelope_magnitude)/2)]) plt.title('Envelope Spectrum Analysis') plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Magnitude') plt.show()

这里用了hilbert函数求信号的包络（假设已经导入了hilbert函数，一般在scipy.signal库中）。通过包络谱分析，就能发现滚动轴承的故障频率啦。然后把这些故障频率和理论计算的故障频率对比，就能确定故障部位咯🧐。

这个系统还有详细文档，直接就能应用，简直太方便啦👏。感觉自己又get了一项新技能，以后碰到滚动轴承故障诊断的问题就不怕啦😜。

希望我的分享能给大家带来一些启发呀😁，要是你们也有类似好玩的项目，也欢迎在评论区交流交流🤗。