滚动轴承是机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备的运行效率和可靠性。当轴承出现故障时，必须及时诊断并采取修复措施，以避免更大的损失。本讲稿关注的是利用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的方法。 确定轴承的故障特征频率至关重要。在案例中，轴承型号为6205-2RS JEM SKF，转速为1797rpm，滚珠个数为9，滚动体直径为7.938mm，轴承节径为39mm，接触角为0。根据这些参数，可以计算出外圈、内圈、滚动体以及保持架外圈的故障特征频率，分别为107.34Hz、162.21Hz、70.53Hz和11.92Hz。 接着，对轴承故障数据进行时域波形分析。通过导入MATLAB中的Test2.mat数据，进行快速傅里叶变换(FFT)得到时域图，并计算出时域信号的特征值，如有效值、峰值、峰值因子、峭度、脉冲因子和裕度因子。这些特征值有助于理解信号的基本性质和异常程度。 然后，进行了包络谱分析。通过对信号应用经验模态分解(EMD)，得到9个内在模态函数(IMF)和一个残余量。通过与原信号的相关性分析，选择相关系数最大的IMF1进行希尔伯特变换，得到的包络谱揭示了故障信息。在包络谱图中，前三个峰值频率58.59Hz、105.5Hz、164.1Hz与理论计算的特征频率相对比，表明故障可能发生在内圈。 MATLAB程序1展示了如何进行原始信号的时域分析和小波去噪处理。通过ddencmp和wdencmp函数，可以有效地去除噪声，使信号更清晰。程序2则演示了EMD分解和Hilbert包络谱的计算过程，通过emd函数分解信号，计算峭度，并使用emd_visu函数可视化结果。 滚动轴承故障诊断通常包括参数计算、时域分析、频域分析以及高级信号处理技术的应用，如EMD和希尔伯特变换。MATLAB作为强大的数据分析工具，对于这类问题提供了强大的支持，能够帮助工程师准确识别轴承的故障模式，从而及时采取维护措施。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的方法，主要采用了变分模态分解（VMD）算法与包络谱分析相结合的技术手段。首先，通过对西储大学提供的标准轴承数据进行预处理，设定适当的采样频率和VMD参数（如K值和alpha值），将复杂的振动信号分解为多个本征模态分量（IMF）。接着，选择合适的IMF分量进行希尔伯特变换并计算其包络谱，从而识别出潜在的故障特征频率。最后，通过比较理论计算的故障特征频率与实际测量所得的频谱峰值来确定具体的故障类型。 适合人群：从事机械设备维护、故障检测以及相关研究领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于工业生产环境中对旋转机械特别是滚动轴承的健康监测和故障预警。能够帮助技术人员快速定位故障源，减少非计划停机时间，提高设备运行效率。 其他说明：文中还提供了详细的代码实例和参数调整建议，便于读者理解和应用。同时强调了一些常见的注意事项，如避免过度分解、正确设置采样频率等，确保诊断结果的有效性和可靠性。

代码文档： 数据集： 凯斯西储大学（CWRU）的轴承故障诊断数据集，划分为4个工况和数据集（A,B,C,D）进行验证。 项目介绍： README.md。 cwru.py： 定义数据集加载函数。 experimentAB.ipynb：实验A和实验B代码。 experimentC.ipynb：实验C代码 experimentD.ipynb：实验D代码 metadata.txt： 在cwru.py文件中使用。 models.py： 定义几率模型和WDCNN模型的加载函数。 siamese.py： 定义几率输入数据的init、几率模型训练和几率模型测试函数。 utils.py： 定义一些实用函数。 tmp： 保存训练后的模型和测试结果。

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滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。

滚动轴承是应用最为广泛、也是最易损坏的机械设备关键零部件之一，其状态影响着整个设备的稳定运行。因此，滚动轴承的状态监测和故障诊断一直为大家所重视。而将声发射技术应用于滚动轴承的状态监测与故障诊断，是当前研究的一个热点。 本文以声发射技术为手段，对基于声发射技术的滚动轴承状态监测与故障诊断进行了理论和实验研究，着重对滚动轴承点蚀故障的声发射诊断方法进行了详细研究。研究工作主要包括以下三个方面： 1、滚动轴承声发射信号的参数分析。采用了振铃计数、均方根、信号幅度、峭度系数等典型声发射参数对不同工况下（不同载荷、转速、故障尺寸及传播途径）滚动轴承声发射的特征及传播特性进行了分析，得出了各参数对工况变化的反应趋势及敏感性。 2、Morlet连续小波变换的参数选择。针对连续小波变换的尺度和基小波波形参数选择，提出基于遗传算法的优化选取方法，参数的优化选择有效提高了Morlet连续小波尺度谱对滚动轴承声发射信号分析的时频性能。 3、滚动轴承声发射信号的波形分析。在连续小波变换参数优化选取的基础上，对不同工况下滚动滚动轴承声发射信号进行时频分析，并结合希尔伯特谱分析,详细地分析了滚动轴承声发射的时频特性，提出了时频特征；另外，利用离散小波变换，进一步定量分析了信号时频分布。

针对滚动轴承故障诊断中普遍存在的小样本学习问题，采用支持向量机实现轴承故障的模式识别。为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题，引入小波包分解（Wavelet packet decomposition，WPD）技术，提取振动信号各频带的能量系数构造特征向量，并采用Fisher比率法对特征向量进行优化选取；然后利用支持向量机（support vector machine，SVM）进行故障模式识别，并与小波包分解及时域统计参数的分类效果进行对比分析。结果表明：支持向量机是实现轴承故障模式识别的一