讨论：滚动轴承故障分析技术及实现

uncttm

我最近在做滚动轴承故障分析的题目，查过相关资料发现普遍使用以下几种方法：
1、基于STFT（短时傅立叶变换）原理的方法，但识别率低，无法判定故障损坏程度；
2、基于小波分析原理的方法，识别率比较高，也无法判定故障损坏程度；
3、基于PeakVue技术原理，号称专利技术、识别率极高，并且可以判定故障损坏程度。
不知哪位做过该方面的研究，请指点一二。
有实现的事例就最好了
谢谢

uncttm

有人看，没人回！ 悲哀！
自己顶！

lgh269

不错,这个大家可以讨论下,偶也学习下,呵呵

zqf119064088

通过谱变换做过一点，不过具体实现起来还是太理论了，跟实际的故障联系不是很大，但是还是可以大致推测的。

uncttm

在http://www.cpubbs.com/bbs/viewth ... &extra=page%3D1贴中我提出了关于图形识别的问题，其实这些就是我最近对轴承分析的图谱。
有兴趣的可以去看看，在网上大多是MATLAB做的，我用LABVIEW实现了一部分，但是特征图形的识别我不太会做。
比如
第1图的高频信号（黄点标记处）是外圈特征；
第2图的3个波群就是内圈故障的特征；
第3图的30、60、90、120是外圈的基频和倍频；
请帮忙想想该如何识别这些特征，得到判别结果。

uncttm

别沉！顶！！！！！！！！！！！！！！！！111

uncttm

哪位有小波包处理程序给一个
uncttm@126.com

wdyjz

[Xa43,CXa43,LXa43] = WDEN(a,'rigrsure','s','one',4,'dB3');
[Xa44,CXa44,LXa44] = WDEN(a,'rigrsure','s','one',4,'dB4');
[Xa53,CXa53,LXa53] = WDEN(a,'rigrsure','s','one',5,'dB3');
[Xa54,CXa54,LXa54] = WDEN(a,'rigrsure','s','one',5,'dB4');
[Xa41,CXD43,LXD43] = WDEN(a,'rigrsure','s','one',4,'haar');

call matlabscript

pleeblog

我也想要一个，呵呵，不知道老兄有没有啊