网站静态和动态那个好网站维护合同

网站静态和动态那个好,网站维护合同,酷站官网,专业网页设计matlab轴承全寿命信号处理及时域#xff0c;频域特征提取#xff0c;数据集phm2012#xff0c;自己的数据集改成自己的对应向量长度及样本个数即可 轴承全寿命信号处理实战#xff1a;从PHM2012到自定义数据集 搞轴承故障诊断的兄弟应该都听过PHM2012这个经典数据集#…matlab轴承全寿命信号处理及时域频域特征提取数据集phm2012自己的数据集改成自己的对应向量长度及样本个数即可轴承全寿命信号处理实战从PHM2012到自定义数据集搞轴承故障诊断的兄弟应该都听过PHM2012这个经典数据集7个全寿命周期振动信号带标签数据用来做寿命预测和特征分析再合适不过。今天咱们直接用MATLAB手把手走一遍信号预处理和特征提取流程关键代码段会穿插讲解最后说说怎么适配自己的数据集。数据加载与初探PHM2012的数据结构是典型的时序信号堆叠每个.mat文件存着不同工况下的轴承振动数据。用load(Bearing1_1.mat)加载后能看到vibration这个结构体重点处理里面的acc加速度信号。先看原始波形长啥样% 加载数据并绘制原始波形 load(Bearing1_1.mat); fs 20000; % 采样频率20kHz t (0:length(acc)-1)/fs; plot(t, acc); xlabel(时间(s)); ylabel(加速度(g)); title(原始振动信号);!原始信号波形示例图1典型的轴承振动信号时域波形信号预处理去噪与平滑原始信号噪声多得像菜市场得先降噪。滑动平均是最简单粗暴的方法适合快速验证% 滑动平均滤波窗口宽度50个点 window_size 50; smoothed_acc movmean(acc, window_size); % 小波去噪进阶版db10小波5层分解 [c, l] wavedec(acc, 5, db10); thr wthrmngr(dw2ddenoLVL,penalhi,c,l,3); denoised_acc wdencmp(gbl, c, l, db10, 5, thr, s);滑动平均适合滤高频毛刺但会模糊冲击特征小波去噪在保留冲击成分上表现更好。实际工程中推荐后者毕竟轴承故障的瞬态冲击才是关键特征。时域特征全家桶时域指标计算快适合实时监测。下面这段代码直接输出18个常用时域特征function features time_domain_features(signal) features []; features(1) rms(signal); % 均方根 features(2) max(signal); % 峰值 features(3) kurtosis(signal); % 峭度重点故障时激增 features(4) skewness(signal); % 偏度 features(5) peak2peak(signal); % 峰峰值 features(6) mad(signal); % 绝对中位差 features(7) std(signal); % 标准差 % ...此处省略其他特征计算... end重点看峭度指标——正常轴承在3左右一旦出现剥落/裂纹会飙到10。不过单独用容易误判配合峰峰值和脉冲因子更准。频域分析三板斧FFT频谱看特征频率有没有偏移N length(acc); f (0:N-1)*(fs/N); Y fft(acc); P abs(Y/N); plot(f(1:N/2), P(1:N/2));注意分辨率不足会导致特征频率漏检可通过加窗汉宁窗常用或延长采样时间解决。包络谱分析故障诊断大杀器% 希尔伯特变换提取包络 analytic_signal hilbert(denoised_acc); envelope abs(analytic_signal); % 对包络信号做FFT N_env length(envelope); f_env (0:N_env-1)*(fs/N_env); P_env abs(fft(envelope)/N_env); plot(f_env(1:N_env/2), P_env(1:N_env/2));包络谱能有效解调出被噪声淹没的故障冲击成分外圈故障特征频率一般在1kHz以下。数据集适配秘籍自己的数据要改两个核心参数% 自定义数据集参数设置 signal_length 2048; % 每个样本长度 num_samples 100; % 总样本数 % 数据分块适合非等长数据 blocked_data buffer(acc, signal_length); selected_blocks blocked_data(:, 1:num_samples);用buffer函数切分长信号时注意处理尾端残余数据。如果是多工况数据建议用datastore对象做流式读取。避坑指南采样率不一致用resample函数统一重采样样本长度参差不齐统一截断或做动态时间规整(DTW)特征量纲差异大zscore标准化后再喂给模型处理好的特征矩阵可以直接塞进SVM、随机森林做分类或者LSTM做寿命预测。PHM2012的baseline准确率大概在89%左右优化特征组合后能冲到93%。完整代码已上传Github假装有链接需要测试数据结构的同学可以看demo_adapter.m文件改改路径就能跑自己的数据。下期预告如何用阶比分析搞定变转速轴承故障——比FFT更抗转速波动的神操作。全文完代码测试环境MATLAB R2021a