包括但不限于：滚动轴承内圈、外圈和滚动体复合故障，复合故障＋随机冲击故障，复合故障＋齿轮啮合干扰信...
在幅度谱图中，内圈故障特征频率及其二倍频、三倍频处都出现了明显的峰值，且幅值随着故障频率倍数的增加而逐渐减小，这与内圈故障的理论频谱特征相符合，从而准确地诊断出该轴承存在内圈故障，并根据幅值大小初步判断故障处于中等程度。五、结论 通过瓦伦尼安教学设备研发的PT100轴承故障仿真实验台与Matlab信号处理分析相结...
常用的对滚动轴承进行故障诊断的方式一般有时域分析,用时域参数对早期故障的敏感性,对滚动轴承进行定期检测,得到其峭度、峰值因子、以及振动频率有效值趋势曲线等,幅值或有效值的变化曲线或规律可以对滚动轴承故障有一个初步的诊断,或是频域分析,利用快速傅里叶变换获得振动信号的频谱图,了解频率成分。通过计算轴承故障频...
在幅度谱图中,内圈故障特征频率及其二倍频、三倍频处都出现了明显的峰值,且幅值随着故障频率倍数的增加而逐渐减小,这与内圈故障的理论频谱特征相符合,从而准确地诊断出该轴承存在内圈故障,并根据幅值大小初步判断故障处于中等程度。 五、结论 通过瓦伦尼安教学设备研发的PT100轴承故障仿真实验台与Matlab信号处理分析相结合...
基于Matlab的滚动轴承四自由度动力学故障机理仿真。根据滚动轴承故障机理,将Hertz接触引入建模,在2自由度动力基础上引入轴承座,构建了正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障四种四自由度故障类型模型,采用ODE45进行数值计算。输出时域加速度波形、赫兹接触力、包络谱及
基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障诊断算法是一种有效的非平稳信号处理方法,特别适用于处理非线性、非平稳的振动信号。该方法通过自适应地将复杂信号分解为一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),进而提取出信号的时频特征,为滚动轴承的故障诊断提供有力支持。
基于MATLAB的变速故障信号仿真代码 前言 一、仿真的方程 二、仿真效果图 前言 轴承通常在时变转速条件下工作。对信号进行时频域处理,提取瞬时故障特征频率(IFCF)和瞬时轴转动频率(ISRF)是时变转速条件下轴承故障诊断的重要方法,无需对信号进行重采样,也无需使用转速表。然而,存在两个问题:(1)采集的轴承信号经常受...
基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障诊断算法是一种有效的非平稳信号处理方法,特别适用于处理非线性、非平稳的振动信号。该方法通过自适应地将复杂信号分解为一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),进而提取出信号的时频特征,为滚动轴承的故障诊断提供有力支持。
基于matlab的轴承的润滑方程进行数值求解仿真,改变偏心率和宽径比,可求输出不同参数下的油膜压力,厚度等的分布情况,并且输出承载力和摩擦力变化趋势。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 1831、弹幕量 0、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 49、转发人数 11, 视频
% 频谱 figure(1)plot(t,y);axis([0,inf,-4,5])title('轴承故障仿真信号时域波形图')xlabel('Time(s)')ylabel('Amplitude')figure(2)f = 0:fs/N:fs-fs/N;plot(f/1e3,abs(Yf));xlabel('Frequency(KHz)');ylabel('\itY\rm(\itf\rm)')title('轴承故障仿真信号幅度谱图')