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参考文献

[1]张键.机械故障诊断技术.机械工业出版社机械工业出版社.2008 [2]李成超.基于经验模态分解的轴承故障诊断方法.大连大学

[3]任玥.基于Hilbert_Huang变换的滚动轴承智能诊断方法研究.西南交通大学.2007

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附： 编程程序

正常轴承（内圈故障/外圈故障）：

%采样频率 fs=12000;

load 97.mat;%正常，内圈故障209.mat，外圈故障130.mat xdata=X097_DE_time(1:1024);

xdata=(xdata-mean(xdata))/std(xdata,1); %时域波形

figure(1); N=1024; plot(1:N,xdata,'k-'); xlabel('时间 t/n');

ylabel('电压 V/v'); ?10小波进行4层分解 %一维小波分解 [c,l]=wavedec(xdata,4,'db10'); %重构第1~4层细节信号 d4=wrcoef('d',c,l,'db10',4); d3=wrcoef('d',c,l,'db10',3); d2=wrcoef('d',c,l,'db10',2);

d1=wrcoef('d',c,l,'db10',1); %显示细节信号 figure(2); subplot(4,1,1);

plot(d4,'k-','LineWidth',2); ylabel('d4'); subplot(4,1,2); plot(d4,'k-','LineWidth',2); ylabel('d3'); subplot(4,1,3); plot(d4,'k-','LineWidth',2); ylabel('d2'); subplot(4,1,4); plot(d4,'k-','LineWidth',2); ylabel('d1'); xlabel('时间 t/s'); %第1层细节信号的包络谱 y=hilbert(d1); ydata=abs(y); y=y-mean(y); nfft=10240;

p=abs(fft(ydata,nfft)); figure(3);

plot((0:nfft/2-l)/nfft*fs,p(l:nfft/2),'k-'); xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W');

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