机械故障诊断01——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)

3. 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。