振动分析-47-振动信号处理能力提升需要理解和掌握的算法知识体系
文章目录
- 1 时域指标
- 2 频域分析
- 3 信号时频分析方法
- 4 信号趋势分析方法
- 5 信号滤波算法
- 6 信号降噪算法
- 7 信号分解算法
- 8 早期缺陷预示算法模块
- 9 变速下的信号处理典型算法
- 10 齿轮箱信号处理典型算法
- 11 转子信号处理典型算法
- 12 滑动轴承信号处理算法
- 13 电机信号处理典型算法
- 14 声纹信号处理算法
- 15 滚动轴承最新信号处理算法
- 参考附录
在振动分析中，信号处理算法扮演着至关重要的角色，它们帮助从原始振动数据中提取有价值的信息，用于故障诊断、状态监测和预测性维护。
(1)时域指标(2)频域分析(3)信号时频分析方法(4)信号趋势分析方法(5)信号滤波算法(6)信号降噪算法(7)信号分解算法(8)缺陷早期预示算法(9)变转速信号处理算法(10)齿轮箱信号处理(11)转子算法(12)滑动轴承信号处理算法(13)电机信号处理(14)声信号处理(15)滚动轴承最新信号处理算法。
1 时域指标
如和和和和和船阳伽船和船柳册和和和册册和和和1
1.1 均方根
1.2 峰值
1.3 峭度
1.4 脉冲因子
1.5 绝对平均值
1.6 偏斜度
1.7 时域积分
1.8 时域微分
1.9 自相关分析
1.10 偏相关分