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1、改进的谱峭度方法对于滚动轴承故障诊断的应用一、论文步骤：1、对信号做四层基于db10小波包分解2、对每层分量信号做改进的峭度值计算计算公式为：3、做峭度分布图4、选出最大峭度的分量，并做解调5、对选出的分量做包络谱分析6、诊断故障类型二、Matlab代码%轴承外圈clearallFs=15360;T=1/Fs;N=8192;n=0:N-1;t=n/Fs;f=n*Fs/N;X=load('C:UserslovehDesktop实验数据s3.TXT');%载入数据%数据波形figure(1)subplot(211)plot(t,X)title('实验数据曲线S');x
2、label('t');ylabel('c');Y=fft(X,N);magY=abs(Y);subplot(212);plot(f(1:N/2),magY(1:N/2)*2/N)title('信号频谱图');xlabel('f');ylabel('c');%Daubechies小波包变换，WPTnlevel=4;Dau=wpdec(X,nlevel,'db10');cfs=zeros(31,8192);k=zeros(1,31);NN=zeros(1,31);fori=1:31cfs(i,1:length(wpcoef(Dau,i-1)))=wpcoef(Dau,i-1);
3、NN(1,i)=length(wpcoef(Dau,i-1));ka=sum((cfs(i,:)-mean(cfs(i,:))).^4);kb=(NN(1,i)-1)*std(cfs(i,:))^4;k(1,i)=ka/kb;end%求出最大峭度值kur=zeros(5,16);kur(1,:)=k(1,1)*ones(1,16);kur(2,1:8)=k(1,2)*ones(1,8);kur(2,9:16)=k(1,3)*ones(1,8);kur(3,1:4)=k(1,4)*ones(1,4);kur(3,5:8)=k(1,5)*ones(1,4);kur(3,9:12
4、)=k(1,6)*ones(1,4);kur(3,13:16)=k(1,7)*ones(1,4);kur(4,1:2)=k(1,8)*ones(1,2);kur(4,3:4)=k(1,9)*ones(1,2);kur(4,5:6)=k(1,10)*ones(1,2);kur(4,7:8)=k(1,11)*ones(1,2);kur(4,9:10)=k(1,12)*ones(1,2);kur(4,11:12)=k(1,13)*ones(1,2);kur(4,13:14)=k(1,14)*ones(1,2);kur(4,15:16)=k(1,15)*ones(1,2);kur(
5、5,1:16)=k(1,16:31);Level_x=1:nlevel;Level_x=[Level_x;Level_x+log2(3)-1];Level_x=Level_x(:);Level_x=[0Level_x(1:2*nlevel-1)'];%图形纵坐标Level_y=Fs*((0:3*2^nlevel-1)/(3*2^(nlevel+1))+1/(3*2^(2+nlevel)));figureimagesc(Level_y,Level_x,kur),colorbar;title('峭度分布图');xlabel('频率/f');ylabel('尺度/k');%找出最
6、大峭度值位置[temp,tempI]=max(kur);%求每列的最大值，并记录每列最大值的行位置[M,J]=max(temp);%求矩阵最大值，并记录列位置I=tempI(J);%矩阵最大值的行位置%最大峭度值频段信号重构Cfs=wprcoef(Dau,2^(I-1)+J-2);figuresubplot(211)plot(t,Cfs)title('峭度最大的频段信号重构图像');xlabel('时间/t');ylabel('幅值/c');%做包络谱分析CFs=hilbert(Cfs-mean(Cfs));%hilbert对信号进行包络分析mag=abs(CFs);%取模
7、subplot(212);plot(t,mag)title('hilbert方法包络图像');xlabel('时间/t');ylabel('幅值/c');CFS=fft(mag,N);Mag=abs(CFS);%取模figure;plot(f(1:N/2),Mag(1:N/2)*2/N)title('包络解调谱图');xlabel('频率/f');ylabel('幅值/c');三、图像图1信号时频谱图图2峭度值分布图图3最大峭度值分量重构时频谱图图4包络谱分析四、诊断结论通过与轴承故障特征频率相对比得出，轴承故障为
