基于MATLAB的滚动轴承故障诊断系统 - 包络解调分析技术实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套滚动轴承故障诊断系统，通过包络解调技术分析振动信号，自动识别内圈、外圈及滚动体故障类型，并评估故障严重程度。系统集成信号预处理与特征提取功能，为设备状态监测提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于包络解调分析的滚动轴承故障诊断系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的滚动轴承故障诊断系统。系统核心采用包络解调技术（希尔伯特变换结合带通滤波）对振动信号进行分析，能够自动识别轴承故障类型（内圈、外圈、滚动体故障）并评估故障严重程度。通过频域特征提取与机器学习分类算法，实现高精度的故障模式识别，最终生成包含可视化图表和维修建议的完整诊断报告。

功能特性

• 信号预处理：对原始振动信号进行降噪、去趋势等预处理操作
• 包络解调分析：采用希尔伯特变换提取信号包络，通过带通滤波分离共振频带
• 特征提取：计算轴承故障特征频率，识别特征频率成分的幅值能量
• 故障分类：基于支持向量机/决策树算法实现故障模式自动识别
• 严重程度评估：根据特征频率幅值大小判定故障严重等级
• 可视化报告：生成包络频谱图、特征频率标记图及文本诊断报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 采集振动加速度信号（时间序列数据，需记录采样频率） - 准备轴承几何参数（内径、外径、滚动体数量、接触角） - 记录设备转速信息（RPM）

1. 运行诊断系统：

执行主程序文件，系统将自动完成信号处理、特征提取和故障诊断全过程

1. 查看诊断结果：

- 在命令行窗口查看故障类型和严重程度判定结果 - 查看生成的包络频谱可视化图形 - 获取包含特征频率数值、置信度和维修建议的详细报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持中等规模数据处理

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参数配置、包络解调分析算法的执行、故障特征频率的自动计算与识别、基于机器学习模型的故障分类决策、故障严重程度的量化评估，以及诊断结果的可视化图表与文本报告的生成功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块按序完成整个诊断流程。