MATLAB工具箱：基于多维度信号分析的智能故障诊断系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供了一套完整的故障诊断工具，集成统计特征评估、时域异常检测和时间序列建模方法，能够高效分析设备运行状态并准确识别潜在故障。

详 情 说 明

基于多维度信号分析的故障诊断MATLAB工具箱

项目介绍

本项目实现了一个综合性的故障诊断工具集，通过多种信号分析方法对设备运行状态进行智能诊断。工具箱集成了统计特征分析、时域波形检测、时间序列建模、频域分析以及多分辨率小波分析等先进技术，能够有效识别设备的异常状态和故障类型。适用于旋转机械、电力设备、工业过程等多种场景的监测数据分析和故障诊断。

功能特性

• 多方法集成诊断：结合统计法、时域法、时间序列分析、频域分析和小波分析五种核心方法
• 智能故障识别：基于预设阈值自动生成故障类型编码（0-正常，1-5对应不同故障类型）
• 全面可视化输出：提供时域波形图、频谱图、小波尺度图、趋势分析图等多种诊断图表
• 灵活数据支持：支持振动信号、电流信号、温度信号等多种设备监测数据
• 详细判据解释：每个分析方法都配有完整的使用说明和故障判据解释

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：准备等间隔采样的一维时间序列数据（.mat格式或数值数组）
2. 设置参数：配置采样频率、信号长度等必要参数，可选提供设备正常工况参考数据
3. 运行诊断：调用主函数执行综合分析
4. 查看结果：获取诊断报告、特征指标、可视化结果和故障代码

参数说明

• 输入格式：一维时间序列数据向量
• 必需参数：采样频率（Hz）、信号长度（N）
• 可选参数：设备正常工况参考数据（用于对比分析）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）（用于小波分析功能）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的所有核心分析能力，实现了从数据预处理到综合诊断的完整流程。其主要功能包括：数据加载与参数验证、统计特征提取与稳态性能评估、时域波形特征分析与异常检测、时间序列建模与趋势预测、频域特征参数计算与诊断、多尺度小波分解与故障特征识别，以及最终的多维度结果融合与诊断报告生成。该文件作为工具箱的入口点，协调各分析模块的调用与结果集成。