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有人用实际故障信号做过倒谱分析吗,为什么我用倒谱分析,结果出来不理想。我看很多文献都说用倒谱分析能够提取出故障特征频率,但是我试了好久了 还是搞不出来。。。
%倒谱:
clc
clear all
fs=12000;
N=10000;
nfft=8192;
t=0:1/fs:(N-1)/fs;
nn=1:N/4;
load('F:\美国西储大学轴承数据\12k Drive End Bearing Fault Data\IR007_0.mat');
d=X105_DE_time(1:N,1);
figure(1)
subplot(211)
f=0:fs/nfft:fs/2-fs/nfft;
y=abs(fft(d,nfft)); %FFT
plot(f(nn),y(nn))
xlabel('Frequency');
ylabel('|FFT)|')
subplot(212)
z=rceps(d);
plot(t(nn),abs(z(nn)));
title('倒频谱')
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值(dB)');
set(gca, 'YGrid', 'on');
xlim([0 0.02])
imf=emd(d);%EMD分解
%对每个imf分量进行倒谱分析
figure(2)
z=rceps(imf(1,:));
plot(t(nn),abs(z(nn)));
title('imf1倒频谱')
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值(dB)');
set(gca, 'YGrid', 'on');
%对imf2分量进行倒谱分析
figure(3)
z=rceps(imf(2,:));
plot(t(nn),abs(z(nn)));
title('imf2倒频谱')
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值(dB)');
set(gca, 'YGrid', 'on');
%对imf3分量进行倒谱分析
figure(4)
z=rceps(imf(3,:));
plot(t(nn),abs(z(nn)));
title('imf3倒频谱')
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值(dB)');
set(gca, 'YGrid', 'on');
%对imf4分量进行倒谱分析
figure(5)
z=rceps(imf(4,:));
plot(t(nn),abs(z(nn)));
title('imf4倒频谱')
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值(dB)');
set(gca, 'YGrid', 'on');
%对imf5分量进行倒谱分析
figure(6)
z=rceps(imf(5,:));
plot(t(nn),abs(z(nn)));
title('imf5倒频谱')
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值(dB)');
set(gca, 'YGrid', 'on');
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