机械故障诊断01——峭度
机械故障诊断_峭度
- 定义
- 利用公开数据计算峭度
定义
峭度: (衡量实数随机变量概率分布的的峰态;表示样本的函数图形顶峰的凸平度),其他资料上说正常轴承振动信号的峭度为3左右,故障轴承振动信号的峭度大于3.
利用公开数据计算峭度
1.公开数据来源:凯斯西储大学官网公开数据 https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/download-data-file
2.python代码(截取了前12000个数据计算)
#!/usr/bin/python35
#coding:utf-8
import math
import numpy as np
from scipy.io import loadmat
m = loadmat(“E:/gy_python/vibration/data/outer race 130.mat”)
b = m[‘X130_DE_time’]
a = b[0:12000]
ave = np.mean(a)
n = len(a)
up = 0
down = 0
for i in a:
up += (i-ave)**4
down += (i-ave)**2
k = (up/n)/(down/n)**2
print(k)
- 计算结果
1.外圈故障:K=7.62069096
2.内圈故障:K=5.63210631
3.滚珠故障:K=2.96450606
4.正常轴承:K=2.86959939
计算结果看起来峭度对于外圈和内圈的故障有更明显的体现,貌似无法直接辨别滚珠故障的样子,不知道是不是哪里没搞对,继续学习后再来更新。
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