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2021-12-08 09:51:40    互联网    4215    当前专栏:振动信号预处理    分类:算法开发    本站官网:www.52phm.cn   

公众号 ...

机械振动信号13个频域指标

1、频域统计指标计算公式

振动信号频域分析首先需要把信号的时域波形借助离散傅里叶变换转化为频谱信息,公式如下:

离散傅里叶变换公式

式中:
x(kΔt)为振动信号的采样值;N为采样点数;Δt为采样间隔;k为时域离散值的序号。
求得频谱信息后,可根据频域统计指标公式计算相应的值,公式如下:

频域统计指标公式

2、python程序实现

def get_fre_domain_features(f,y):
    fre_line_num = len(y)
    p1 = y.mean()
    p2 = math.sqrt(sum((y-p1)**2)/fre_line_num)
    p3 = sum((y-p1)**3)/(fre_line_num*p2**3)
    p4 = sum((y-p1)**4)/(fre_line_num*p2**4)
    p5 = sum(f*y)/sum(y)
    p6 = math.sqrt(sum((f-p5)**2*y)/fre_line_num)
    p7 = math.sqrt(sum(f**2*y)/sum(y))
    p8 = math.sqrt(sum(f**4*y)/sum(f**2*y))
    p9 = sum(f**2*y)/math.sqrt(sum(y)*sum(f**4*y))
    p10 = p6/p5
    p11 = sum((f-p5)**3*y)/(p6**3*fre_line_num)
    p12 = sum((f-p5)**4*y)/(p6**4*fre_line_num)
    p13 = sum(abs(f-p5)*y)/(math.sqrt(p6)*fre_line_num)
    p = [p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12,p13]
    return p

补充:---------------------------------------------------------------------
程序中的f是傅里叶变换之后的频率轴,y是傅里叶变换之后的幅值,也就是平时画的频谱图的x轴和y轴。

def nextpow2(x):
    if x == 0:
        return 0 
    else:
        return int(np.ceil(np.log2(x)))

def Do_fft(sig,Fs):#输入信号和采样频率
    xlen = len(sig)
    sig = sig - sig.mean()
    NFFT = 2**nextpow2(xlen)
    yf = np.fft.fft(sig,NFFT)/xlen*2
    yf = abs(yf[0:int(NFFT/21)])
    f = Fs/2*np.linspace(0,1,int(NFFT/21))
    f = f[:]
    return f,yf
    #频域离散值的序号
f,y = Do_fft(sig, Fs)
p = get_fre_domain_features(f,y)



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原文链接:https://blog.csdn.net/baidu_38963740/article/details/111824612

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  •         从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师(机器医生)、国际振动分析师, 实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发, 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊,为机器设备健康运行保驾护航。


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