基于MATLAB的多重分形谱与盒子维数故障诊断系统

资 源 简 介

本项目开发一个MATLAB平台，通过改进的多重分形谱和盒子维数算法，对机械设备振动信号进行多尺度分析，实现故障特征提取与诊断。系统高效处理信号，提升机械状态监测的准确性。

详 情 说 明

基于多重分形谱与盒子维数的机械设备故障诊断分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的机械设备故障诊断分析平台，专注于利用多重分形谱和盒子维数理论对机械振动信号进行特征提取与状态评估。系统通过改进的分形算法实现信号的多尺度分析，能够有效识别旋转机械、轴承、齿轮箱等设备的早期故障特征，为设备维护决策提供科学依据。

功能特性

• 多格式数据支持：兼容.txt、.csv、.mat等多种格式的振动信号数据输入
• 改进分形算法：采用优化的多重分形谱计算方法和盒子维数快速计算算法
• 多参数分析：支持自定义分析参数设置（盒子尺寸范围、分形尺度范围、加权系数等）
• 全面输出结果：生成多重分形谱曲线、盒子维数值、分形参数统计表和故障诊断报告
• 数据导出功能：支持分析结果的.mat格式导出，包含所有计算中间结果

使用方法

1. 数据准备：准备机械设备振动信号数据文件（时间序列格式）
2. 参数设置：输入信号采样频率，设置分析参数和工况信息（可选）
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动进行分形特征计算
4. 结果查看：查看生成的多重分形谱图、盒子维数值和统计参数
5. 报告导出：获取故障诊断分析报告并导出分析数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持矩阵运算的CPU
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括振动信号数据的读取与预处理、多重分形谱参数的计算与可视化、盒子维数的高效求解、故障特征的提取与分类分析，以及最终诊断报告的综合生成与数据导出能力。该文件通过协调各算法模块，实现了从原始信号到故障诊断的完整分析流程。