轴承多种生命周期数据的时域频域特征提取

资 源 简 介

轴承多种生命周期数据的时域频域特征提取

详 情 说 明

轴承作为旋转机械的核心部件，其健康状态直接影响设备可靠性。通过时域和频域特征提取技术，可以从振动信号中捕捉30种关键指标，为故障预测提供数据支撑。

时域特征（17项）主要反映信号幅值统计特性： 有量纲指标如峰值、均方根值直接体现振动强度 无量纲指标（峰值因子、脉冲因子等）对早期磨损敏感 高阶统计量（偏度、峭度）能检测非高斯性异常

频域特征（13项）揭示故障特征频率： 频谱重心偏移反映能量分布变化 谐波成分增长暗示表面损伤 边带分析可诊断局部缺陷

时频联合分析能更全面表征轴承退化过程，其中时域指标对突发故障敏感，频域特征适合识别周期性缺陷。实际工程中常采用特征融合策略，结合机器学习模型实现状态评估。该技术已广泛应用于风电、轨道交通等领域的预测性维护系统。