Matlab代码实现轴承故分解

资 源 简 介

Matlab代码实现轴承故分解

详 情 说 明

轴承故障诊断在工业设备维护中具有重要意义。本文介绍一种基于Matlab的轴承故障分解方法，该方法结合了小波变换和EMD（经验模态分解）技术，能够有效提取故障特征并生成多种分析图谱。

该方法首先利用小波变换对原始振动信号进行处理。小波去噪阶段通过选择合适的小波基函数和阈值策略，可以有效去除信号中的噪声干扰。随后进行小波重构，保留信号的主要特征成分。

接着采用EMD方法对重构后的信号进行进一步分解。EMD能够将复杂信号自适应地分解为若干个IMF（本征模态函数）分量，每个IMF都包含了原始信号在不同时间尺度上的特征信息。这种方法特别适合处理非平稳、非线性的轴承振动信号。

通过上述处理，程序可以生成三种重要的分析图谱：时频谱展示了信号频率成分随时间的变化情况；边际谱反映了信号能量在频域上的分布；功率谱则更直观地表现了信号中各频率成分的强度分布。这些图谱为工程师判断轴承故障类型和严重程度提供了重要依据。

这种方法结合了小波变换和EMD的优点，在轴承早期故障诊断中表现出良好的灵敏度和准确性，适用于旋转机械的状态监测与故障预警系统。