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1、第二组实验 轴承故障数据：Test2.mat数据打开后应采用 X105_DE_time作为分析数据，其他可 作为参考，转速 1797rpm 轴承型号：6205-2RS JEM SKF,深沟球轴承 采样频率：12k Hz 1、确定轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率 通过以上原始数据可知次轴承的参数为：轴承转速 r=1797r/min;滚珠个数 n=9;滚动体直径 d=7.938mm;轴承节径 D=39mm 滚动体接触角a=0 由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为：外圈故障频率 f1=r/60*1/2*n(1-d/D*cos a)=107.34Hz 内圈故障频率 f2=r/60*1/
2、2*n(1+d/D*cos a)=162.21Hz 滚动体故障频率 f3=r/60*1/2*D/d*1-(d/DF2*cosA2(a)=70.53Hz 保持架外圈故障频率 f4=r/60*1/2*(1-d/D*cos a)=11.92Hz 2.对轴承故障数据进行时域波形分析 将轴承数据Test2.mat导入 MATLAB 中直接做 FFT 分析得到 时域图如下：憑倍号时域團 1.5 T?T5 F T-1 i 5 _ i _ i _ i _ i _ i _ i _ 0 0.05 0 1 0.15 02 0.25 0.3 0.35 并求得时域信号的各项特征：(1)有效值：0.2909;(2)峰值：
3、1.5256;(3)峰值因子:5.2441;(4)峭度:5.2793;(5)脉冲因子：7.2884;(6)裕度因子：9.1083：轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率通过以上原始数据可知次轴承的参数为轴承转速滚珠个数滚动体直径轴承节径滚动体接触角由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为外圈故障频率内圈故障频率滚动体故障频率團并求得时域信号的各项特征有效值峰值峰值因子峭度脉冲因子裕度因子包络谱分析杯百卢旳亍对信号做模态分解分解得到的每一个信号分别和原信号做相关分析找出相关系数较大的分量并对此分量进行变换十伸巾叫十由图中可以相关系数由上表得的相关系数明显最大所以选用做包络谱分析所得包络谱图
4、如下包络频率对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最大也最明显三个峰值频率由小到大 3.包络谱分析 对信号做 EMD 模态分解，分解得到的每一个 IMF 信号分别和原 信号做相关分析，找出相关系数较大的 IMF 分量并对此 IMF 分量进 行 Hilbert变换。Empirical Mode Decomposition 由图中可以看出经过 EMD 分解后得到的9个 IMF 分量和一个残 余量。IMF 分量分别和原信号做相关分析后得出相关系数如下：EMD分量 IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 IMF5 相关系数 0.9596 0.199
5、0 0.1096 0.0062 0.0230 EMD分量 IMF6 IMF7 IMF8 IMF9 IMF10 相关系数 0.0032 0.0045 0.0055 0.0060 0.0062 由上表得：IMF1 的相关系数明显最大，所以选用 IMF1 做 Hilbert 包络谱分析。所得 Hilbert 包络谱图如下:m F-L,十伸H Y*巾 j 叫 f 十 J *T*、杯/百1*卢旳*)V1-,l亍2 轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率通过以上原始数据可知次轴承的参数为轴承转速滚珠个数滚动体直径轴承节径滚动体接触角由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为外圈故障频率内圈故障频率滚动
6、体故障频率團并求得时域信号的各项特征有效值峰值峰值因子峭度脉冲因子裕度因子包络谱分析杯百卢旳亍对信号做模态分解分解得到的每一个信号分别和原信号做相关分析找出相关系数较大的分量并对此分量进行变换十伸巾叫十由图中可以相关系数由上表得的相关系数明显最大所以选用做包络谱分析所得包络谱图如下包络频率对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最大也最明显三个峰值频率由小到大包络 频率 对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图 由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最 大也最明显，三个峰值频率由小到大排列分别为 58.59Hz、105.5Hz、
7、164.1Hz。把这三个频率数值和前文计算所得的理论值进行比较可知：频率值最大为 164.1Hz 和内圈的故障理论计算特征频率 f2=162.21Hz 相近，说明此轴承的故障发生在轴承的内圈。clc 轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率通过以上原始数据可知次轴承的参数为轴承转速滚珠个数滚动体直径轴承节径滚动体接触角由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为外圈故障频率内圈故障频率滚动体故障频率團并求得时域信号的各项特征有效值峰值峰值因子峭度脉冲因子裕度因子包络谱分析杯百卢旳亍对信号做模态分解分解得到的每一个信号分别和原信号做相关分析找出相关系数较大的分量并对此分量进行变换十伸巾叫十由图中
8、可以相关系数由上表得的相关系数明显最大所以选用做包络谱分析所得包络谱图如下包络频率对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最大也最明显三个峰值频率由小到大程序 1:原始信号时域分析及小波去噪处理 clear all 轴承诊断 test2.mat);x1=z.X105_DE_time(1:4096);clear z;N=4096;fs=12000;n=0:N-1;t=n/fs;f=n*fs/N;figure(1);plot(t,x1);xlabel(t);ylabel(幅值);title(原信号时域图)%、波去噪 thr,sorh,keepap
9、p=dde ncmp(de n,wv,x1);xd=wde ncmp(gbl,x1,db3,2,thr,sorh,keepapp);figure(2);plot(t,xd);xlabel(t);ylabel(幅值);title(小波去噪后时域图)程序 2:EMD 分解及 Hilbert 包络 clc clear all 轴承诊断 test2.mat);x=z.X105_DE_time(1:1024);N=1024;fs=12000;n=0:N-1;f=n*fs/N;lag=N;n=0:N-1;t=n/fs;imf=emd(x);m,n=size(imf);%imf 为一 m*n 阶矩阵，m 是
10、 imf 分量，n 为数据点 emd_visu(x,1:length(x),imf,m);%实信号的信号重构及 emd 结果显示函数 for i=1:m a(i)=kurtosis(imf(i,:);%峭度 轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率通过以上原始数据可知次轴承的参数为轴承转速滚珠个数滚动体直径轴承节径滚动体接触角由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为外圈故障频率内圈故障频率滚动体故障频率團并求得时域信号的各项特征有效值峰值峰值因子峭度脉冲因子裕度因子包络谱分析杯百卢旳亍对信号做模态分解分解得到的每一个信号分别和原信号做相关分析找出相关系数较大的分量并对此分量进行变换十伸巾叫
11、十由图中可以相关系数由上表得的相关系数明显最大所以选用做包络谱分析所得包络谱图如下包络频率对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最大也最明显三个峰值频率由小到大b(i)=mea n(imf(i,:);%均值；c(i)=var(imf(i,:);%方差；d(i)=std(imf(i,:);%均方值 e(i)=std(imf(i,:)40.5;%均方根值 f(i)=skew ness(imf(i,:);%计算偏度 end k,c=max(a);%k 为峭度最大值，c 为最大元素在数组中的位置 r,lags=xcorr(x,lag,u nbias
12、ed);%计算序列的自相关函数 for i=1:m R,lags=xcorr(imf(i,:),lag,u nbiased);%计算序列的自相关函数 a=corrcoef(R(1:N/2),r(1:N/2);%相关系数矩阵【对称】，主对角元素为 1 xg(i)=abs(a(1,2);%相关系数 end R,C=max(xg);%R 为最大值，C 为最大元素在数组中的位置 figure(4);y=hilbert(imf(C,:);a=abs(y);%包络 b=fft(a);mag1=abs(b);mag=mag1*2/N;f1=(0:N-1)*fs/N;plot(f1(1:N/2),mag(1:
13、N/2);%set(gca,xlim,0,.400);title(包络);xlabel(频率);ylabel(幅值);轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率通过以上原始数据可知次轴承的参数为轴承转速滚珠个数滚动体直径轴承节径滚动体接触角由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为外圈故障频率内圈故障频率滚动体故障频率團并求得时域信号的各项特征有效值峰值峰值因子峭度脉冲因子裕度因子包络谱分析杯百卢旳亍对信号做模态分解分解得到的每一个信号分别和原信号做相关分析找出相关系数较大的分量并对此分量进行变换十伸巾叫十由图中可以相关系数由上表得的相关系数明显最大所以选用做包络谱分析所得包络谱图如下包络频率对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最大也最明显三个峰值频率由小到大