機(jī)械振動信號分析及故障報警_課程設(shè)計(jì)-wenkub.com
2024-08-25 16:14 本頁面
【正文】 功率譜 p/w39。 xlabel(39。 set(gcf,39。 ydata=abs(y)。,c,l,39。db1039。,3)。 d3=wrcoef(39。d39。 [c,l]=wavedec(xdata,4,39。)。,)。 fclose(fid)。 N=1000。 function huatu2_Callback(hObject, eventdata, handles) global xdata global F global FF global J fs=10000。)。,)。 nfft=200。,1)。 d1=wrcoef(39。d39。,c,l,39。db1039。)。電壓 V/v39。 xlabel(39。 set(gcf,39。int1639。39。white39。defaultUicontrolBackgroundColor39。amp。 else J=1。 fopen(ss)。off39。 =60。 =8。 end function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) global F global J global FF global ss ss=serial(39。BackgroundColor39。BackgroundColor39。)。)) set(hObject,39。 isequal(get(hObject,39。white39。defaultUicontrolBackgroundColor39。amp。,39。), get(0,39。 end function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit2_CreateF(hObject, eventdata, handles) if ispc amp。BackgroundColor39。BackgroundColor39。,num2str(F))。 F=skewness(xdata)。 E=kurtosis(xdata)。 % 最小值 D=BC。string39。 end function keshe0628_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) = hObject。amp。, [] , ... 39。, keshe0628_OpeningF, ... 39。, mfilename, ... 39。不僅鞏固了理論知識，增強(qiáng)了自主學(xué)習(xí)能力，還學(xué)會了團(tuán)隊(duì)合作和互相幫助，使我受益良多。,num2str(J)) Matlab 中本實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)計(jì)算界面如下：故障數(shù)據(jù) 正常數(shù)據(jù) : 第六章 設(shè)計(jì)心得及總結(jié) 剛開始設(shè)計(jì)時，因?yàn)閷?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(jīng)過這么多天的學(xué)習(xí)以及查閱資料，已經(jīng)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(xué)習(xí)的樂趣。 global F global J global FF if (FF=) J=0。 set(,39。string39。string39。 B=max(xdata)。 A=mean(xdata)。int1639。 xdata=fread(fid,N,39。 load fid=fopen(39。39。 ylabel(39。 plot((0:nfft/21)/nfft*fs,p(1:nfft/2))。 % figure(3)。 ydata=abs(y)。 %db10 小波進(jìn)行 4 層分解 %一維小波分 解 [c,l]=wavedec(xdata,4,39。)。,)。判斷按鈕判斷是否故障并通過發(fā)送按鈕把特征值傳輸?shù)絾纹瑱C(jī)中。由此看出，離散傅里葉變換實(shí)質(zhì)上是其頻譜的離散頻域采樣，對頻率具有選擇性 (ω k=2π k/N)，在這些點(diǎn)上反映了信號的頻譜。繼續(xù)上面的例子，N=1024 時，總的運(yùn)算次數(shù)就變成了 525312 次，節(jié)省了大約 50%的運(yùn)算量。它對傅氏變換的理論并沒有新的發(fā)現(xiàn)，但是對于在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者說數(shù)字系統(tǒng)中應(yīng)用離散傅立葉變換，可以說是進(jìn)了一大步。從此，對快速傅里葉變換（ FFT）算法的研究便不斷深入，數(shù)字信號處理這門新興學(xué)科也隨 FFT 的出現(xiàn)和發(fā)展而迅速發(fā)展。 小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個隨頻率改變的時間一頻率窗口，是進(jìn)行信號時頻分析和處理的理想工具。小波分析屬于信號時頻分析的一種，在小波分析出現(xiàn)之前， 傅立葉 變換是信號處理領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛、效果最好的一種分析手段。通過伸縮和平移等運(yùn)算功能可對 函數(shù) 或信號進(jìn)行多尺度的細(xì)化分析，解決了 Fourier 變換不能解決的許多困難問題。以一種指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)，分析振動信號產(chǎn)生的變化。 但是與其
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