MATLAB
实现基于快速傅里叶变换(
FFT)进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着现代工业的不断发展和生产设备的日益智能化,机械设备的运行状况直接关系到生产效率和安全性。然而,设备在长期运行过程中不可避免地会发生各种故障。及时、准确地对机械设备进行故障诊断与预测,不仅能够有效降低设备的维修成本,还可以避免因突发故障带来的停产损失和安全隐患。在诸多故障诊断技术中,基于信号分析的方法因其高效性与精确性,得到了广泛应用。
振动信号作为机械设备运行状态的重要反映,携带了大量关于设备健康状况的信息。传统的信号分析方法多依赖于时域分析,但复杂工况下信号常常具有较强的非平稳性和噪声干扰,导致传统方法难以实现高精度故障识别。频域分析方法能够更好地揭示信号内部隐含的特征信息,快速傅里叶变换(FFT)作为频域分析的重要工具,可以有效地将复杂信号从时域转换到频域,实现对频谱特征的提取与分析。
基于FFT的故障诊断技术结合了频域分析的优势,通过对设备振动信号的频谱特征进行深入挖掘,能够高效 ...


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