基于MATLAB的机械故障诊断能量谱分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现振动信号的能量谱分析，结合时域与频域方法，通过自功率谱和互功率谱计算提取故障特征，支持机械设备运行状态评估与故障识别。

详 情 说 明

基于能量谱分析的机械故障诊断系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的机械故障诊断系统，专注于通过能量谱分析技术对设备振动信号进行智能诊断。系统结合时域与频域分析方法，利用自功率谱和互功率谱密度估计技术，有效提取振动信号中的故障特征能量分布，实现对机械设备运行状态的准确评估、故障类型的精确识别以及严重程度的量化分析。

功能特性

• 多格式数据支持：可直接导入.mat或.csv格式的多通道振动加速度信号数据
• 时频联合分析：集成FFT（快速傅里叶变换）和STFT（短时傅里叶变换）等时频域信号处理技术
• 功率谱密度估计：提供自功率谱和互功率谱密度计算与可视化分析
• 智能故障诊断：基于能量分布的特征提取算法，自动识别故障类型并评估严重程度
• 综合诊断报告：输出包含故障识别结果、置信度评估及详细特征指标的诊断报告

使用方法

1. 数据准备：准备包含时间序列振动信号的.mat或.csv文件
2. 参数设置：输入采样频率（Hz）及设备运行参数（转速、负载等可选）
3. 运行分析：执行主程序启动信号处理与故障诊断流程
4. 结果查看：获取时域波形、统计特征、功率谱密度图谱、频域特征指标及诊断报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据文件时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了振动信号的导入与预处理、时域统计特征计算、频域变换与功率谱密度估计、基于能量分布的特征参数提取、故障模式识别与严重程度评估算法，以及最终诊断结果的可视化展示与报告生成功能。