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MATLAB环境下基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断

故障预测与健康管理PHM分为故障预测和健康管理与维修两部分,PHM首先借助传感器采集关键零部件的运行状态数据,如振动信号、温度图像、电流电压信号、声音信号及油液分析等,提取设备的运行监测指标,进而实现对设备关键零部件运行状态的早期识别。PHM通过建立完备的待监测零部件故障特征数据库,采用特征变换如主成分分析和非线性流形算法,或者特征选择进行维数约简,结合人工智能算法如ANN,SVM等对其运行状态进行诊断和RUL预测,最终实现决策管理。现在国外已建立的PHM研究机构有美国辛辛那提大学的IMS中心、美国马里兰大学的先进生命周期工程中心、法国的FEMTO-ST研究所等。

为实现滚动轴承的预测性维修,则需要对其失效过程数据进行研究。其中基于振动信号的诊断技术得到了广泛应用,因为振动是旋转机械故障主要的外在表现形式,对轴承的状态变化响应速度快,包含了轴承运行状态变化的大多数有用信息,能很好的反应出轴承故障的类型和位置,并且振动信号容易提取。

鉴于此,提出一种基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断方法,运行环境为MATLAB R2021B,低于此版本可能运行错误,主要内容如下。

该振动信号是由滚动轴承外圈单点缺陷生成的,包含轴承不同运行工况的轴承多段振动信号(缺陷深度从 3um 逐渐增加到 3mm 以上),采样频率为 20 kHz。

绘制缺陷深度随时间的变化

绘制健康数据和故障数据

绘制健康轴承信号的时频谱图

绘制轴承故障振动信号的时频谱图,可以看到信号能量集中在更高的频率。

检查中间阶段的数据,此时缺陷深度不是很大,但已经开始影响振动信号。

在中值滤波后绘制时频谱图, 高频成分被抑制。

绘制提取的平均峰值频率与时间的关系

绘制健康和故障轴承的平均峰值频率的概率分布

绘制最初的 200 个平均峰值频率数据

绘制残差的自相关

绘制预测值和置信区间

当实际监控变量或预测值超过故障阈值时显示警报

完整代码:MATLAB环境下基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断-今日头条 (toutiao.com)

擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

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