轴承故障频率获取

小波包分解，重构轴承振动信号，Hilbert包络，FFT进行频谱分析，以获得轴承故障频率。

%采样频率
fs=12000;
%轴承滚动体故障信号
fid=fopen（‘B007-0.mat‘‘r‘）;%打开故障文件
N=12000;
xdata=fread（fidN‘int16‘）;
fclose（fid）;
%xdata=xdata-mean（xdata）/std（xdata1）;%归一化处理
figure（1）;
subplot（211）;
plot（xdata）
xlabel （‘采样数/个‘）;
ylabel （‘电压/V‘）;
xdatac=xcorr（xdata）;
subplot（212）;
plot（xdatac）;
xlabel （‘采样数/个‘）;
ylabel （‘电压/V‘）;
[td]=wpdec（xdatac3‘db5‘）;
plottree（t）;
figure（2）;
plot（[30]）;
%求每组系数>>>>>阈值=均值+标准方差
thr0=mean（[30]）+std（[30]）;
thr1=mean（[31]）+std（[31]）;
thr2=mean（[32]）+std（[32]）;
thr3=mean（[33]）+std（[33]）;
thr4=mean（[34]）+std（[34]）;
thr5=mean（[35]）+std（[35]）;
thr6=mean（[36]）+std（[36]）;
thr7=mean（[37]）+std（[37]）;
%THR=[thr0thr1thr2thr3thr4thr5thr6thr7];%向量？
%消噪
xd0=wpdencmp（[30]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr00）;
xd1=wpdencmp（[31]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr10）;
xd2=wpdencmp（[32]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr20）;
xd3=wpdencmp（[33]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr30）;
xd4=wpdencmp（[34]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr40）;
xd5=wpdencmp（[35]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr50）;
xd6=wpdencmp（[36]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr60）;
xd7=wpdencmp（[37]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘thr70）;
%XD=wpdencmp（[td]‘s‘3‘db5‘‘threshold‘THR0）;%用一个公式代替
figure（3）;
subplot（811）;
plot（xd0）;
subplot（812）;
plot（xd1）;
subplot（813）;
plot（xd2）;
subplot（814）;
plot（xd3）;
subplot（815）;
plot（xd4）;
subplot（816）;
plot（xd5）;
subplot（817）;
plot（xd6）;
subplot（818）;
plot（xd7）;
%计算每组系数的能量
p0=sum（xd0^2）;
p1=sum（xd1^2）;
p2=sum（xd2^2）;
p3=sum（xd3^2）;
p4=sum（xd4^2）;
p5=sum（xd5^2）;
p6=sum（xd6^2）;
p7=sum（xd7^2）;
%找到最大的能量所对应的序数
pmax=max（p0p1p2p3p4p5p6p7）;
if pmax==p0 xdmax=xd0;
elseif pmax==p1 xdmax=xd1;
elseif pmax==p2 xdmax=xd2;
elseif pmax==p3 xdmax=xd3;
elseif pmax==p4 xdmax=xd4;
elseif pmax==p5 xdmax=xd5;
elseif pmax==p6 xdmax=xd6;
else xdmax=xd7;
    end
%计算其自相关序列
rce=xcorr（xdmax）;
%hilbert包络&FFT频谱分析
z2=hilbert（rec）;
zdata=abs（z2）;
z2=z2-mean（z2）;
nfft=12000;
p=abs（fft（zdatanfft））;
figure（4）;
plot（（0:nfft/2-1）/nfft*fsp（1:nfft/2））;
title ‘包络后频谱图（消噪后）‘
xlabel（‘频率 f/Hz‘）;
ylabel（‘幅值 P/W‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2207  2013-07-05 14:58  Version1.m