基于MATLAB的轴承故障信号小波包分解与样本熵分析系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现轴承故障信号的小波包分解，自动提取能量最强频带并重构信号，通过计算样本熵量化复杂度，为故障诊断提供高区分度的特征指标。方法高效、结果直观，适用于工业信号分析场景。

详 情 说 明

轴承故障信号的小波包分解与样本熵分析系统

项目介绍

本项目实现了基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition)与样本熵(Sample Entropy)的轴承故障信号分析系统。系统能够对轴承振动信号进行多尺度频带分解，自动提取能量最集中的故障特征频带，并通过计算重构信号的样本熵值来量化信号的复杂度，为轴承故障诊断提供可靠的特征指标。

功能特性

• 多尺度频带分解：采用小波包分解技术将信号分解到不同频带
• 自适应特征提取：自动识别并重构能量最大的故障特征频带
• 复杂度量化分析：计算重构信号的样本熵值，评估信号复杂性
• 可视化分析结果：提供能量分布图表和重构信号波形展示
• 参数灵活配置：支持自定义小波基函数、分解层数等关键参数

使用方法

1. 准备输入数据：准备一维轴承振动时间序列数据
2. 设置分析参数：

- 采样频率（Hz） - 小波基函数（如db4、sym8等） - 分解层数（推荐4-8层） - 样本熵参数（模式维数m，相似容限r）

1. 运行分析程序：执行主分析流程
2. 查看输出结果：

- 小波包分解树结构和节点能量分布 - 能量最大频段的重构信号波形 - 样本熵数值结果 - 各频带能量占比统计图表 - 故障特征分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了小波包分解、信号重构与样本熵计算等核心功能，实现了从原始信号输入到故障特征分析的全流程自动化处理。具体包括信号预处理、小波包分解树构建、节点能量分析、特征频带重构、样本熵值计算以及结果可视化输出等关键操作。