凯斯西储大学轴承数据集 故障频率分析 MATLAB代码 示例 包络谱图
时间: 2025-06-26 21:19:19 浏览: 17
### 基于MATLAB的凯斯西储大学轴承数据集故障频率分析
以下是基于MATLAB对凯斯西储大学轴承数据集进行故障频率分析并生成包络谱图的一个示例代码。此代码主要分为以下几个部分:加载数据、预处理信号、执行变分模态分解 (VMD),以及通过包络解调和频谱分析来提取特征。
#### 数据加载与预处理
首先,需要加载凯斯西储大学轴承数据集中的振动信号文件,并对其进行必要的预处理操作,例如去噪和平滑化。
```matlab
% 加载原始振动信号(假设已下载并存储为 'bearing_signal.mat' 文件)
load('bearing_signal.mat'); % 替换为实际路径
signal = bearing_signal; % 提取信号变量
fs = 12000; % 设置采样率 (Hz)
% 预处理:去除直流偏移
signal = detrend(signal);
```
#### 变分模态分解 (VMD)
接下来,使用 VMD 算法对信号进行分解,从而分离出不同频率成分的主要模式。
```matlab
% 参数设置
alpha = 2000; % 惩罚参数
tau = 0; % 时间延迟
K = 5; % 分解成 K 个 IMF 组件
DC = 0; % 是否保留 DC 成分
init = 1; % 初始化方式
tol = 1e-7; % 收敛容忍度
% 执行 VMD 分解
[u, u_hat, omega] = vmd(signal, fs, alpha, tau, K, DC, init, tol);
% 显示各模态分量
figure;
for k = 1:K
subplot(K, 1, k);
plot(u(k,:));
title(['IMF ', num2str(k)]);
end
```
#### 包络解调与频谱分析
通过对特定模态分量进行希尔伯特变换获取其瞬时幅值,随后计算包络谱以识别故障特征频率。
```matlab
% 对第一个显著模态分量进行包络解调
imf_selected = abs(hilbert(u(1,:))); % 使用 Hilbert 转换得到包络线
% 计算 FFT 并绘制包络谱
NFFT = length(imf_selected); % FFT 点数
frequencies = (0:NFFT/2)*fs/NFFT; % 频率轴
fft_envelope = fft(imf_selected)/NFFT;
figure;
plot(frequencies, 2*abs(fft_envelope(1:NFFT/2+1)));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Amplitude');
title('Envelope Spectrum of Selected Mode');
grid on;
```
上述过程展示了如何利用 MATLAB 实现从数据加载到最终生成包络谱图的一系列步骤[^1][^3]。
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### 注意事项
为了确保结果准确性,在实验过程中需仔细校准输入参数(如 `alpha` 和 `K`),以便更好地适应具体应用场景的需求。此外,应根据实际情况调整所选 IMFs 的数量及其对应的物理意义解释[^2]。
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