振动监测

该项目旨在利用MATLAB平台实现对加速度传感器采集的原始振动信号进行全流程分析。系统首先通过文件IO接口读取存储在CSV、TXT或MAT文件中的数字序列信息，并将其映射为时域样本点。随后，系统应用快速傅里叶变换（FFT）算法，将复杂的时域振动信号转换至频域，生成幅值谱和功率谱，从而识别出振动源的主导频率及其谐波成分。为了消除传感器噪声、工频干扰或基线漂移，系统设计并实现了多种数字滤波器，包括低通、高通及带通滤波器。用户可以根据实际工况自定义滤波器的截止频率和阶数。该项目不仅提供了信号的原始与处理后对比视

该项目旨在通过MATLAB平台实现对滚动轴承中滚动体局部剥落故障的精准提取与诊断。系统核心功能包含对原始振动信号的读取、预处理、特征增强以及自动化的故障频率识别。针对滚动体局部剥落产生的周期性冲击信号，系统利用共振解调分析技术对高频细微冲击进行捕捉。通过希尔伯特变换（Hilbert Transform）获取信号的包络线，并进行包络谱分析，从而有效滤除噪声干扰并突出受故障调制的成分。系统将实时计算信号频率成分，并与理论计算得到的218.98Hz工作频率及其倍频进行精准比对。该程序支持自定义采样参数，能够处理

本项目旨在MATLAB环境中构建一个高效的运行模态分析（OMA）工具箱，专门利用随机子空间识别（Stochastic Subspace Identification, SSI）算法处理环境激励下的振动响应数据。项目功能涵盖了从原始数据导入到最终模态参数报告生成的全过程。具体功能细节如下：首先是信号预处理模块，支持对多通道加速度、速度或位移时程数据进行去直流分量、去趋势项、数字滤波（低通/带通）以及数据抽取重采样，以提高信噪比；其次是SSI核心算法实现，项目集成了协方差驱动（SSI-COV）和数据驱动（SSI-DATA）两种主流算法，通过构建Hankel矩阵或Toeplitz矩阵，利用奇异值分解（SVD）和最小二乘法提取系统的可观测矩阵与状态序列，从而建立状态空间模型；关键功能还包括稳定图（Stabilization Diagram）的自动生成与交互分析，系统计算不同模型阶次下的极点，依据频率偏差、阻尼偏差和MAC值的稳定性判据区分物理模态与数学虚假模态；最后是参数提取与可视化，支持用户交互式拾取稳定极点，自动计算并输出结构的固有频率、阻尼比和振型向量，并提供三维振型动画展示以及模态置信度判据（MAC）计算，用于验证识别结果的正交性和准确性。该系统适用于桥梁、高层建筑、海上平台及精密机械设备的在线监测与模态分析。