西储大学数据集故障频率
时间: 2025-02-15 16:35:48 浏览: 139
### 西储大学数据集故障频率分析
#### 数据集概述
西储大学的数据集被广泛应用于机械设备健康监测和故障诊断的研究中。该数据集包含了不同工况下采集到的电机端盖加速度传感器信号,涵盖了正常状态以及多种人工制造缺陷下的轴承运行情况[^1]。
#### 故障特征频率计算方法
对于轴承而言,在发生局部损伤时会产生特定周期性的冲击响应,这些响应会在频域内表现为离散谱线即所谓的“故障特征频率”。具体来说:
- **内圈故障频率 (BPFI)**:当存在内圈损坏时产生的脉冲会以一定间隔重复出现;
\[ f_{\text{BPFI}}=\frac{n}{2}\left(1+\frac{d}{D} \cos (\beta)\right)f_r \]
其中 \( n \) 表示滚动体数量;\( d \),\( D \) 分别代表滚珠直径与节径;而 \( β \) 则指接触角;最后 \( fr \) 是转子旋转速率。
- **外圈故障频率 (BPFO)**:如果问题是发生在外环,则对应的表达式变为
\[ f_{\text{BPFO}}=\frac{n}{2}\left(1-\frac{d}{D} \cos (\beta)\right)f_r \]
上述两个公式可用于预测内外圈可能出现异常的位置及其对应的时间序列表现形式[^2]。
为了更直观理解如何利用MATLAB实现这一过程,下面给出一段简单的代码片段用于模拟并提取给定条件下理论上的故障特征频率:
```matlab
function [f_bpfi, f_bpfo] = calculate_fault_frequencies(n, d, D, beta_degrees, fs)
% 输入参数定义
beta = deg2rad(beta_degrees); % 将角度转换成弧度制
% 计算内外圈故障频率
f_bpfi = (n / 2) * (1 + (d/D)*cos(beta)) .* fs;
f_bpfo = (n / 2) * (1 - (d/D)*cos(beta)) .* fs;
end
```
此函数接收五个输入变量——分别是滚动体数目 `n`、滚珠直径 `d`、节圆直径 `D`、接触角(单位为度数)`beta_degrees` 和采样率 `fs` —— 并返回相应的内外圈故障频率估计值 `f_bpfi` 及 `f_bpfo`。
通过对比实际测量得到的振动信号频谱图与由上述模型得出的结果之间的相似之处,研究人员能够有效地识别是否存在潜在问题,并进一步定位具体的故障源位置。
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