摘要：参考链接：https://github.com/hustcxl/Rotating-machine-fault-data-set 1、西储大学轴承数据 使用较多 数据链接： https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/welcome-case- 阅读全文

摘要：welch方法 scipy.signal.welch各参数设置： 参考链接：http://codingdict.com/sources/py/scipy.signal/10102.html def getPSD( df , dw = 0.05, roverlap = 0.5, window='han 阅读全文

摘要：对于文献《A comprehensive review of artifcial intelligence‑based approaches for rolling element bearing PHM: shallow and deep learning 》的 整理 滚动轴承（REB）故障占RE 阅读全文

摘要：随笔非原创，只是知识点总结。 轴承失效主要发生在4个阶段，如下图： 第一阶段：轴承失效初期： 发生于次表面，不会形成比较明显的冲击信号，用传统的加速度传感器不会得到故障信号，但是会产生声发射信号或应力波信号。 这个阶段的故障特征主要体现在超声频率段，可通过声发射传感器或基于共振的加速度传感器取得，主 阅读全文

摘要：故障诊断主要包括三部分： 1、故障信号检测方法（定子电流信号检测 [ 定子电流幅值和电流频谱 ] ，振动信号检测，温度信号检测，磁通检测法，绝缘检测法，噪声检测法） 2、故障信号的处理方法，即故障特征提取（FFT，Hilbert 变换，小波变换，Hilbert-Huang变换）。 3、故障识别技术 阅读全文

摘要：代码来源于http://bigsec.net/b52/scipydoc/frequency_process.html 文章从6个方面来写，首先是观察频谱的特征，第二部分是加上窗函数之后的特征，第三部分是频谱平均，第四部分是比较FFT与直接卷积时间效率区别，第五部分是由于FFT对输入信号的长度有要求， 阅读全文

摘要：FFT：快速傅里叶变换 文章从两个方面来写，一个是FFT的基础知识，也就是将时域信号转换为频域信号，另一个是合成时域信号。 将时域信号转换为频域信号 代码来源于http://bigsec.net/b52/scipydoc/fft_study.html FFT是将时域信号转换为频域信号，它是对一组数值 阅读全文

摘要：序言 这篇笔记是阅读《基于OMAP-L138的异步电动机轴承故障检测系统研究》后写的笔记。 主要思路 轴承故障约占电机故障的30%-40%，滚动轴承的损伤形式主要有：疲劳脱落，磨损，腐蚀，胶合，塑性变形，断裂，保持架损坏。因此对轴承故障的分析很重要，笔记从5个方面来叙述我的所感所得。 轴承故障的三种 阅读全文