機械振動信號分析及故障報警_課程設計(編輯修改稿)
2024-10-04 16:14 本頁面
【文章內容簡介】 信號的時域和頻域圖如下 正常信號的時域和頻域圖如下 可見其頻域有較大的差別 計算部分 這里，我們調用 matlab 中已有的程序來計算需要得到的指標，所編程序如下 fs=10000。 fid=fopen(39。39。,39。r39。)。 load fid=fopen(39。39。)。 N=1000。 xdata=fread(fid,N,39。int1639。)。 xdata=fread(fid,N,39。int1639。)。 fclose(fid)。 xdata=(xdatamean(xdata))/std(xdata,1)。 A=mean(xdata)。 % 平均值 set(,39。string39。,num2str(A))。 B=max(xdata)。 % 最大值 C=min(xdata)。 % 最小值 D=BC。 % 峰峰值 set(,39。string39。,num2str(D))。 E=kurtosis(xdata)。%峭度 set(,39。string39。,num2str(E))。 F=skewness(xdata)。%偏度 。 set(,39。string39。,num2str(F))。 判斷程序 這里我們根據兩種不同信號偏度的不同來判斷是否有故障，定義偏度 = 時為正常信號。 global F global J global FF if (FF=) J=0。 else J=1。 end set(,39。string39。,num2str(J)) Matlab 中本實驗所得數據計算界面如下：故障數據 正常數據 : 第六章 設計心得及總結 剛開始設計時，因為對 matlab 的使用不是十分地了解，所以有很多的困難， 覺得無從下手， 經過這么多天的學習以及查閱資料，已經能初步完成一些簡單的語言編程，這使我感到非常有成就感，使我體會到了自主學習的樂趣。通過這次課程設計，我對數字信號處理及傅里葉變換的實際應用有了深刻的理解，尤其加深了我對快速傅里葉變換的理解。在這次課程設計中，我還對小波變換在數字信號處理中的應用有了一定的理解，在對信號的細節(jié)進行分析時，小波變換是非常常見和方便的一 種方法。 總之，經過這次數字信號處理的課程設計，使我收獲頗多。不僅鞏固了理論知識，增強了自主學習能力，還學會了團隊合作和互相幫助，使我受益良多。 參考文獻 1）《微型計算機控制系統》 賴壽宏，機械工業(yè)出版社（教材） 2）《單片機及應用》李大友，高等教育出版社（教材） 3）《信號處理原理及應用》 謝平 等 機械工業(yè)出版社（教材） 4)《 Matlab 程序設計及其在信號處理中的應用》 聶祥飛等 西南交通大學出版社 附錄一 matlab 總程序 function varargout = keshe0628(varargin) gui_Singleton = 1。 gui_State = struct(39。gui_Name39。, mfilename, ... 39。gui_Singleton39。, gui_Singleton, ... 39。gui_OpeningF39。, @keshe0628_OpeningF, ... 39。gui_OutputF39。, @keshe0628_OutputF, ... 39。gui_LayoutF39。, [] , ... 39。gui_Callback39。, [])。 if nargin amp。amp。 ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1})。 end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。 else gui_mainf(gui_State, varargin{:})。 end function keshe0628_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) = hObject。 guidata(hObject, handles)。 function varargout = keshe0628_OutputF(hObject, eventdata, handles) function jisuan_Callback(hObject, eventdata, handles) global xdata global J global F global FF A=mean(xdata)。 % 平均值 set(,3
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