データセットでは、シャフト速度は定数であるため、シャフト速度の変化の影響を除去するための前処理手順として次数トラッキングを実行する必要はありません。したがって、振幅復調によって作成された包絡線信号は、生の信号のスペクトル解析から利用できない診断の詳細情報を示します。データセットの内輪の故障信号を取得します。'InnerRaceFault_vload_1.mat'));時間領域の生の内輪の故障データを可視化します。0.1])周波数領域で生のデータを可視化します。と最初のいくつかの高調波で周波数応答をより詳しく見ます。その高調波で表示できる明確なパターンはありません。生の信号での周波数解析から役立つ診断情報は提供されません。あたりであると観測されます。あることがわかっています。これは、ベアリングに潜在的に内輪の故障があることを示しています。num2str(dataInner.BPFI)])変調された振幅を抽出するには、生の信号の包絡線を計算し、下のサブプロットで可視化します。その高調波で周波数応答を調べます。その高調波に集中していることを示しています。これは、データの故障のタイプと一致するベアリングの内輪の故障を示します。通常のデータと外輪の故障データで同じ包絡線スペクトル解析を繰り返します。著しいピークを示しません。高調波でも明確なピークはありません。包絡線スペクトル解析は外輪の故障を含むベアリングと正常なベアリングを区別できないのでしょうか?少し戻って、異なる条件で時間領域の信号を再度見てみましょう。最初に、時間領域で信号を可視化して、それらの尖度を計算します。番目の標準化モーメントです。これは、信号のインパルス性または確率変数の裾の重さを特徴づけます。故障シグネチャが取得されることを示しています。振幅変調はわずかに目立つようになりますが、強いノイズによってマスクされます。通常の信号は振幅変調を示しません。包絡線スペクトル解析前に行う主要な前処理手順です。スペクトル尖度を導入し、最高尖度を含む信号を抽出し、フィルター処理された信号の包絡線スペクトル解析を実行します。スペクトル尖度は周波数帯域内で局所的に尖度を計算します。フィルターは生の信号に適用され、包絡線スペクトル解析のインパルス信号をさらに取得できます。最高尖度があることを示します。よって提案される最適なウィンドウの長さを使用して、スペクトル尖度を計算します。wc)スペクトログラムに周波数帯域を視覚化するために、スペクトル尖度を中心から離れた所に置きます。別の方法でスペクトル尖度を解釈するには、高いスペクトル尖度の値は対応する周波数でパワーの高い分散を示します。level)提案された中心周波数と帯域幅を使用して信号をフィルター処理するバンドパスによって、尖度が強調されて、外輪の故障の変調された振幅が取得されます。フィルター処理後に尖度の値が増加していることが示されます。周波数領域で包絡線信号を可視化します。その高調波で故障シグネチャを明らかにできることを示します。アンサンブルのデータストアを使用して学習データのバッチにアルゴリズムを適用しましょう。データセットの制限される部分はツールボックスで使用できます。現在のフォルダーにデータセットをコピーして、次のように書き込み権限を有効にします。スクリプトとして同じディレクトリに保存します。このコマンドを使用してファイルを次のように解凍します。unzip('RollingElementBearingFaultDiagnosis-Data-master.zip')endこの例の結果は、全データセットから生成されます。データセットが含まれます。データストアは、ファイルに移動して、目的の形式にデータを取得できます。関数が書き込まれます。つの条件インジケーターであることがわかります。つの条件インジケーターの抽出です。設定した後、この狭い帯域幅内部の最大振幅を検出します。