MATLAB实现基于支持向量机的设备故障分类与诊断系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB故障诊断解决方案，包含数据预处理、特征提取、SVM模型训练和分类模块。使用真实工业数据集，支持快速部署与故障类型识别，适用于设备状态监测与预测性维护场景。

详 情 说 明

基于支持向量机的设备故障分类与诊断系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的基于支持向量机(SVM)的设备故障自动诊断系统。系统通过对设备运行传感器数据进行预处理、特征提取和模型训练，建立高效的故障分类模型，能够准确识别设备的正常运行状态和多种故障状态。项目提供工业级故障数据集作为实践案例，用户可通过简单参数调整快速适配不同的工业应用场景。

功能特性

• 完整的诊断流程：集成数据预处理、特征工程、模型训练和故障分类四大核心模块
• 高性能分类算法：采用支持向量机(SVM)算法，具备优秀的分类准确性和泛化能力
• 全面的评估体系：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多维度性能评估指标
• 灵活的参数配置：支持核函数类型、惩罚参数等超参数灵活调整
• 直观的可视化展示：包含特征分布、决策边界、分类结果等可视化分析

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含设备正常和故障状态的传感器数据矩阵（N×M维）
2. 准备测试数据集：待诊断的设备运行数据矩阵
3. 准备标签数据：训练数据对应的故障类别标签向量
4. 配置参数文件：设置SVM核函数类型、惩罚参数C等超参数

运行流程

1. 加载训练数据和参数配置
2. 执行数据预处理和特征提取
3. 训练SVM故障分类模型
4. 对测试数据进行故障诊断
5. 生成性能评估报告和可视化结果

输出结果

• 训练完成的SVM分类模型
• 测试数据的故障类别预测标签
• 分类准确率等性能评估指标
• 特征分布图和决策边界可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个故障诊断流程的执行。具体包含数据加载与验证、预处理流程调度、特征提取算法调用、SVM模型训练与优化、故障分类预测、性能评估计算以及结果可视化生成等功能，确保各模块间数据传递的正确性和流程的连贯性。