利用西储数据，进行滚动轴承的诊断，提取故障特征

资 源 简 介

利用西储数据，进行滚动轴承的诊断，提取故障特征

详 情 说 明

滚动轴承故障诊断是工业设备健康监测的重要组成部分。西储大学提供的轴承数据集是该领域广泛使用的标准测试数据，包含不同故障类型和程度的振动信号。

在故障特征提取过程中，通常首先对原始振动信号进行预处理，包括去噪和归一化。常用的特征提取方法可分为三类：

时域特征：如均方根值、峰值因子、峭度指标等，反映信号的能量分布和冲击特性。

频域特征：通过傅里叶变换获取频谱，分析特征频率成分，如轴承故障特征频率及其谐波。

时频域特征：采用小波变换或短时傅里叶变换等方法，同时捕捉信号在时间和频率上的变化规律。

有效的特征选择对后续故障分类至关重要，需要结合领域知识筛选出对故障敏感的特征。这些特征可以作为机器学习模型的输入，实现故障类型的自动识别。