Fault diagnosis using neural networks in matlab program

资 源 简 介

Fault diagnosis using neural networks in matlab program

详 情 说 明

神经网络为故障诊断提供了强大的非线性建模能力，特别适合处理复杂系统中的多源传感器数据。在MATLAB环境下实现这一过程通常包含四个关键阶段。

首先是数据准备阶段，需要采集设备正常运行和各类故障状态下的振动信号、温度读数等时序数据。原始数据需经过预处理去除噪声，并进行特征提取获取时域统计量、频域能量等关键指标。

核心环节是构建前馈神经网络模型。MATLAB的Neural Network Toolbox提供了简洁的界面化工具和编程接口，可灵活配置网络层数、神经元数量及激活函数。典型的网络结构包含输入层（对应特征维度）、若干隐含层和输出层（对应故障类别）。

训练阶段采用反向传播算法，通过划分训练集验证集来优化网络权重。需要注意处理类别不平衡问题，可采用代价敏感学习或过采样技术。训练完成的网络应能对新的监测数据输出故障类型概率分布。

实际部署时可将网络模型导出为MATLAB函数或C代码，集成到在线监测系统中。该方法在轴承故障诊断、电力系统异常检测等领域已有成熟应用，相比传统阈值方法具有更强的模式识别能力。