轴承全寿命数据的各种时域频域特征提取

资 源 简 介

轴承全寿命数据的各种时域频域特征提取

详 情 说 明

轴承全寿命数据的特征提取是故障诊断和寿命预测的关键环节。通过对振动信号进行时域和频域分析，可以提取出反映轴承运行状态的有效特征。

时域特征 时域特征直接从原始振动信号中提取，反映信号的幅值变化和统计特性。常见的17个时域特征包括均值、均方根值、峰值、偏度、峭度、波形因子、脉冲因子等。其中，峭度和峰值因子对早期故障较为敏感，能够有效捕捉冲击性信号。

频域特征 频域分析通过傅里叶变换将信号转换至频率域，揭示信号的频率成分。13个典型频域特征包括重心频率、均方频率、频率方差、高频带能量比等。频域特征有助于识别故障特征频率，如轴承内圈、外圈、滚动体的故障频率。

综合时域和频域特征，能够更全面地描述轴承的健康状态，为智能诊断和剩余寿命预测提供可靠依据。