MATLAB多模态信号融合智能诊断与控制系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成了信号处理、图像分析与数值计算功能。系统实时采集振动、红外热成像与运行参数，通过多模态数据融合实现设备状态监测、故障诊断与自适应控制，提升设备运维效率。

详 情 说 明

基于多模态信号融合的智能诊断与控制系统

项目介绍

本项目设计了一个集信号处理、图像分析、数值计算与控制策略于一体的智能诊断系统。系统能够实时采集设备振动信号、红外热成像图像和运行参数，通过多模态数据融合分析，实现设备状态监测、故障诊断和自适应控制。系统包含四个核心模块：信号预处理模块负责降噪和特征提取；图像分析模块识别热异常区域；数值计算模块建立设备退化模型；控制模块根据诊断结果调整设备运行参数。

功能特性

• 多模态数据融合：整合振动信号、热成像图像和运行参数进行综合分析
• 智能故障诊断：基于小波变换与EMD的信号处理技术结合深度学习图像识别
• 自适应控制：采用模型预测控制(MPC)与自适应PID控制算法
• 实时健康评估：提供设备健康指数评分和剩余寿命预测
• 可视化分析：生成多维度图表展示分析结果和趋势

使用方法

1. 数据准备：将采集的振动信号(.mat)、热成像图像(.jpg)、运行参数(.csv)和设备规格参数放置于指定目录
2. 系统配置：根据设备特性设置相关参数阈值和分析模型
3. 运行分析：执行主程序启动智能诊断流程
4. 结果获取：查看生成的诊断报告、特征图表和控制指令输出

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+
• MATLAB版本：R2020a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：8GB以上内存，支持CUDA的GPU（用于深度学习加速）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，负责协调各模块的执行流程。其主要能力包括：初始化数据输入接口，调用信号预处理模块进行振动信号降噪和特征提取，启动图像分析模块识别热异常区域，运行数值计算模块建立设备退化模型，执行控制策略生成模块输出优化参数，以及整合诊断结果生成综合报告和可视化图表。该文件确保了多模态数据的有序处理与融合分析，是整个系统的中央控制枢纽。