匝间短路故障学习历程（四） -- 频谱分析

正常样本和故障样本的区别标准其实有很多种，其中频谱分析是其中的一种方式，主要是分析每一种信号的频率幅值信息或者叫振幅。频谱图是指信号频率与能量的关系用频谱表示。

信号一般有四种特性：频谱、频谱密度、能量谱密度、功率谱密度

简单介绍一下能量谱密度和功率谱密度，其实这两种很像，只不过在计算方式上可能有一些不同。但是都可以用来进行判断信号的差别情况。

能量谱（ESD） = abs().^2/n

功率谱（PSD） = abs()/n

所以相对应的标准其实有很多的，频谱分析算是很常见的一种，通常情况下使用傅里叶变换来进行分析的。

% 绘画信号的频谱图
fs = 100;%采样频率%
t = 0:1/fs:10-1/fs;%采样的时间范围%
y = fft(X);%采用傅里叶变换，X为原始信号%
n = length(X);%样本长度%
f = (0:n -1)*(fs/n);%频率范围%
power = abs(y).^2/n;%离散傅里叶变换的能量%% 绘画频谱图
plot(f,power);
xlabel('Frequency');
ylabel('Power');

本实验里的那个频谱图

这是正常样本经过傅里叶变换之后的频谱图。

这两个是故障样本产生的频谱图，很明显的可以看出来，故障样本和正常样本所产生的的频谱图不一样，所以这其实可以作为一种判断标准。

然后想要学的具体一点的可以去看MATLAB的文档介绍，很详细，用过的都说好。

频谱分析只是其中的一种情况，其实判别的方法还有功率谱、能量谱等等。再次基础上，我分析了每一层的小波系数来进行判别。因为每一种信号所分解的小波层数是不一样的，所以我着重从每一层小波分解上边下手进行分析正常和故障样本的差别在哪。

具体步骤：

（1）对正常样本和故障样本进行小波分解，分解为相同的层数和选取相同的小波基。

（2）对每一层分解的小波系数计算能量或者功率，然后比较两种样本的差别。

（3）如果可能的话，采用融合的方式尽心分析，就是说用功率和能量加上频谱同时进行分析，这样更能确保分析的准确性。

具体的判别标准视情况而定。

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