matlab电池故障诊断,功率谱细化matlab实现—

频域分析在齿轮故障诊断中主要是提取边频特征信息，由于齿轮故障在频谱图上反映出的边频带比较多，因此进行频谱分析时必须有足够的频率分辨率。在以啮合频率为中心的两边或单边分布有边频簇，这些谱线之间的间隔很小，当边频带的间隔(故障频率)小于分辨率时，就分析不出齿轮的故障，此时可采用频率细化分析技术提高分辨率。所以，在频率分析中，采用了所谓细化技术，实质上就是进行局部放大用来判断或读出故障的特征信息。

细化谱技术实质上是一种选带分析技术，它利用移频原理，将时域样本进行改造，使相应频谱原点移到感兴趣频段的中心频率处，再重新采样做FFT，即可得到更高的分辨率。

clear,clc

a1=textread('行星齿轮箱测点.txt');%导入数据，第一列为时间，第二列为幅值

fs=4096;%采样频率

t=a1(:,1);

x=a1(1:2*fs,2);

N=8192;%采样点数

nfft=8192;

n=0:1:N-1;%时间序列号

%n/fs:采样频率下对应的时间序列值

n1=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;%F F T对应的频率序列

figure;

plot(t,x);

xlabel('时间t');

ylabel('value');

title('信号的时域波形');

%-----------

f1=825;%细化频率段起点

f2=845;%细化频率段终点

M=100;%细化频段的频点数，决定细化精度

w=exp(-j*2*pi*(f2-f1)/(fs*M));%细化频段的跨度(步长)

a=exp(j*2*pi*f1/fs);%细化频段的起始点

xk=czt(x,M,w,a);

h=0:1:M-1;%细化频点序列

f0=(f2-f1)/M*h+f1;%细化的频率值，

%%%%

XK=fft(x,nfft);%单边幅值谱

figure;

subplot(211);plot(n1,abs(XK(1:(N/2))));

xlim([825,845]);%要显示的频段

title('FFT变换后的频谱');

subplot(212);plot(f0,abs(xk));

xlabel('f');

ylabel('value');

title('CZT变换后的细化频谱');

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