MATLAB滚动轴承故障诊断程序:采用西楚凯斯大学数据，首先通过变分模态分解(VMD)算法处理，而后分别通过包络谱分析实现故障诊断 ps.通过尖峰对应的频率与计算出的故障频率比较，实现故障诊断

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MATLAB 滚动轴承故障诊断程序

摘要：滚动轴承作为机械设备中不可或缺的组成部分，其性能直接影响着设备的可靠性和寿命。因此

，及早发现和诊断滚动轴承的潜在故障是至关重要的。本文提出了一种基于 MATLAB 的滚动轴承故障

诊断程序。该程序采用西楚凯斯大学提供的滚动轴承数据，通过变分模态分解(VMD)算法进行信号处

理，并利用包络谱分析方法实现故障诊断。通过比较尖峰频率与计算出的故障频率，可以准确地进行

滚动轴承故障的诊断。

1. 引言

滚动轴承在机械设备中的作用不可忽视，它承载着重要的转动部件的负荷，并保证机械设备的正常运

行。然而，由于工作环境的恶劣、负载变化和不良维护等原因，滚动轴承容易受到损伤和故障。这些

故障如果不及时发现和诊断，将导致设备停机、生产延误甚至严重的安全事故。因此，开发一种有效

的滚动轴承故障诊断方法具有重要的实际意义。

2. 数据处理方法

本文采用了变分模态分解(VMD)算法对滚动轴承信号进行预处理。VMD 是一种基于自适应的信号分解

方法，可以将原始信号分解为多个模态函数。通过对滚动轴承信号进行 VMD 分解，可以获得各个频率

成分的变化情况，为后续的故障诊断提供准确的基础。

3. 包络谱分析方法

在 VMD 处理后的信号基础上，本文采用包络谱分析方法进行滚动轴承的故障诊断。包络谱分析是一种

常用的故障诊断方法，通过提取信号的包络谱图，可以准确地反映出滚动轴承的故障频率。根据滚动

轴承不同故障类型的特征频率，可以识别出轴承的故障类型，并进行进一步的分析和处理。

4. 故障诊断与判断

尖峰频率是滚动轴承故障诊断的重要指标之一。通过比较尖峰频率与计算出的故障频率，可以判断出

滚动轴承是否存在故障。当两者的值相近或重合时，表示滚动轴承存在故障；而当两者的值相差较大

时，表示滚动轴承正常运行。基于此原理，我们可以准确地对滚动轴承进行故障诊断和判断。

5. 结果与讨论

通过使用 MATLAB 编写的滚动轴承故障诊断程序，我们成功地对西楚凯斯大学提供的滚动轴承数据进

行了故障诊断。通过 VMD 算法的信号处理和包络谱分析方法，我们准确地识别出了滚动轴承的故障类

型，并进行了可靠的判断。实验证明，该程序具有较高的准确性和可靠性，可以为滚动轴承的故障诊

断提供重要的参考。

6. 总结

本文基于 MATLAB 开发了滚动轴承故障诊断程序，通过 VMD 算法和包络谱分析方法，实现了对滚动轴

承的故障诊断。结果表明，该程序具有较高的准确性和可靠性，对及早发现和排除滚动轴承故障具有

滚动轴承故障诊断程序采用西楚凯斯大学数.zip 大约有11个文件