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机械二维全息谱计算是振动信号分析的重要方法,通过时频域联合分析揭示设备运行状态。MATLAB环境因其强大的矩阵运算和可视化能力,特别适合实现此类算法。
核心计算流程可分为三步:首先对原始振动信号进行同步采集,通过自适应滤波消除环境噪声;其次利用希尔伯特变换提取信号的瞬时幅值与相位,构建二维全息谱矩阵;最后通过极坐标映射生成全息谱图,其中半径轴对应幅值信息,角度轴反映相位关系。
该方法在旋转机械故障诊断中优势显著,能同时呈现幅频、相频特性。例如齿轮箱监测中,全息谱上的椭圆轨迹可直观显示轴系不对中程度,而特征谐波的分布形态则能判断磨损或断齿故障。实际工程应用中需注意采样率设定需满足Nyquist定理,且建议配合窗函数处理减少频谱泄漏。
扩展方向包括与深度学习结合实现自动故障分类,或引入三维全息谱技术增强特征表达能力。这类算法在风电发电机、航空发动机等关键设备的状态监测中已有成熟应用案例。