4. 数据采集实战：用加速度传感器采集齿轮箱振动数据

各位同学，大家好。今天咱们进入一个非常实战的环节——数据采集。说实话，很多搞故障诊断的朋友，算法玩得飞起，但一到现场接传感器就懵了。我当年第一次去车间采集数据，拿着加速度传感器愣是不知道往哪儿贴，还被老师傅笑话了半天。嗯，今天咱们就把这块补上。

4.1 加速度传感器怎么选？

齿轮箱振动信号，说白了就是测加速度。市面上主流的是压电式加速度传感器，也有MEMS型的。我个人习惯用压电式的，抗干扰能力强，频率响应也宽。

选型时你主要看三个参数：

• 灵敏度：一般选100 mV/g左右的，太灵敏容易饱和，太迟钝小信号抓不到
• 频率范围：齿轮箱振动通常在0.5 Hz~10 kHz，选0.5 Hz~15 kHz的够用
• 量程：普通齿轮箱选±50 g，重载工况选±100 g

4.2 数据格式解析：.csv 和 .mat

采集完数据，你拿到的无非两种格式：CSV或者MAT。咱们一个一个说。

4.2.1 CSV格式

CSV就是逗号分隔的文本文件。打开一看，第一行通常是时间戳，后面是加速度值。举个例子：

时间(s),加速度(m/s²)
0.000,0.0123
0.001,0.0456
0.002,-0.0234
...

这种格式最友好，Excel能直接打开。但要注意，采样率信息通常不写在CSV里，你得单独记着。我曾经吃过这个亏，拿了一堆CSV回来，忘了采样率，等于白采。

4.2.2 MAT格式

MAT是MATLAB的二进制格式。里面可以存变量名、采样率、单位等信息。比如：

data.mat 中包含：
  - fs: 51200 (采样率)
  - acc: [1×102400 double] (加速度数据)
  - time: [1×102400 double] (时间轴)

我个人更推荐MAT格式，因为信息完整。但如果你团队里有人不用MATLAB，那就得转成CSV。

4.3 数据导入Python

好了，数据到手了，怎么弄进Python？我直接上代码，你们跟着敲就行。

4.3.1 导入CSV

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV
df = pd.read_csv('vibration_data.csv')
time = df['时间(s)'].values
acc = df['加速度(m/s²)'].values

# 手动指定采样率（假设已知）
fs = 51200
dt = 1 / fs

print(f"数据长度: {len(acc)} 点")
print(f"采样时长: {len(acc) * dt:.2f} 秒")

4.3.2 导入MAT

import scipy.io as sio

# 读取MAT文件
mat_data = sio.loadmat('vibration_data.mat')

# 查看里面有哪些变量
print(mat_data.keys())

# 提取数据
fs = mat_data['fs'][0][0]  # 采样率
acc = mat_data['acc'][0]   # 加速度数据
time = mat_data['time'][0] # 时间轴

print(f"采样率: {fs} Hz")
print(f"数据点数: {len(acc)}")

4.4 数据快速检查

数据导进来之后，别急着分析。先看一眼波形，确认没有异常。我一般这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(time[:5000], acc[:5000])  # 只看前5000点
plt.xlabel('时间 (s)')
plt.ylabel('加速度 (m/s²)')
plt.title('原始振动信号预览')
plt.grid(True)
plt.show()

如果看到波形有突然的尖峰或者平顶，那可能是传感器松了或者数据采集卡饱和了。这种数据直接扔掉，别心疼。

4.5 本章知识体系

下面这张图，是我自己总结的数据采集到导入的完整流程，你们可以保存下来当个参考：

4.6 常见问题与避坑

问题	原因	解决办法
数据全是0	传感器没接好或线断了	检查BNC接头，用万用表测通断
波形有毛刺	电源干扰或接地不良	加屏蔽线，检查接地
MAT文件打不开	版本不兼容或变量名含中文	用MATLAB v7.3以下版本保存
CSV乱码	编码问题	用 encoding='gbk' 或 'utf-8' 试