凯斯西储大学轴承数据解读
文章目录
- 一、凯斯西储大学轴承数据基础知识？
-
- 1.1 故障种类
- 1.2 故障点尺寸（单点故障）
- 1.3 载荷和转速
- 二、数据解读
-
- 2.1 文件
- 2.2 以12k Drive End Bearing Fault Data为例
- 2.3 以（0.007''，inner race)为例。
- 3 Normal Baseline Data是12k原因
-
- 3.1 部分代码（频谱分析代码）
- 3.2 数据分析
- 总结
数据集官网
本文不做数据集的基本描述，只说明可能遇到的疑惑
关于数据集的具体解读参考链接：https://www.cnblogs.com/gshang/p/10712809.html
一、凯斯西储大学轴承数据基础知识？
1.1 故障种类
- 内圈故障
- 外圈故障
- 滚动体故障
1.2 故障点尺寸（单点故障）
- 直径0.007英寸（SKF轴承）
- 直径0.014英寸（SKF轴承）
- 直径0.021英寸（SKF轴承）
- 直径0.028英寸（NTN轴承，一般不用）
- 直径0.040英寸（NTN轴承，一般不用）
1.3 载荷和转速
- 0马力-1797r/min
- 1马力-1772r/min
- 2马力-1750r/min
- 3马力-1730r/min
二、数据解读
2.1 文件
Normal Baseline Data（12k）
12k Drive End Bearing Fault Data
48k Drive End Bearing Fault Data
Fan-End Bearing Fault Data(12k)
2.2 以12k Drive End Bearing Fault Data为例
12k Drive End Bearing Fault Data是驱动端轴承故障数据，它包含如下的数据，
2.3 以（0.007’'，inner race)为例。
X105_DE_time:表示的是驱动端轴承故障数据的情况下,驱动端的传感器测得的数据。
3 Normal Baseline Data是12k原因
3.1 部分代码（频谱分析代码）
数据读取代码可以看如下两篇文章。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/448901398
https://zhuanlan.zhihu.com/p/448210993
def envelope_spectrum1(data1, fs):
'''
fun: 绘制包络谱图
param data: 输入数据，1维array
param fs: 采样频率
param xlim: 图片横坐标xlim，default = None
param vline: 图片垂直线，default = None
'''
# ----去直流分量----#
data = np.array(data1)
data = data - np.mean(data)
# ----做希尔伯特变换----#
xt = data
ht = fftpack.hilbert(xt)
at = np.sqrt(xt ** 2 + ht ** 2) # 获得解析信号at = sqrt(xt^2 + ht^2)
am = np.fft.fft(at) # 对解析信号at做fft变换获得幅值
am = np.abs(am) # 对幅值求绝对值（此时的绝对值很大）
am = am / len(am) * 2
am = am[0: int(len(am) / 2)] # 取正频率幅值
freq = np.fft.fftfreq(len(at), d=1 / fs) # 获取fft频率，此时包括正频率和负频率
freq = freq[0:int(len(freq) / 2)] # 获取正频率
am[0] = 0
return freq, am
if __name__ == '__main__':
upperurl = "F:\\tempture\\信号分析-全部\\CRWU\\"
class_all1, mapdata_all1, rotate_all = extract_path_drive()
(x, y) = load_data(upperurl, class_all1)
freq, am = envelope_spectrum1(x[0][:12000], 12000)
plt.figure()
plt.plot(freq[:100], am[:100])
plt.show()
3.2 数据分析
envelope_spectrum1(x[0][:12000], 12000)的第二个参数是采样频率。
x[0]是负载为0，驱动端的数据。
电机在负荷0下的转速为1797r/min，转频为1797/60，约为30Hz,符合下图所观测到的结果。
设置采样频率为48k，即envelope_spectrum1(x[0][:12000], 48000)，可获得下图。
设置采样点的个数为10000 ，即envelope_spectrum1(x[0][:10000], 12000)，可获得下图。
总结
Normal Baseline Data里面的数据的采样频率是12k。
每个.mat文件下，都包含在该故障下，或驱动端或风扇端或基座采集到的数据。