【MATLAB故障诊断】基于典型相关分析的故障特征识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现典型相关分析（CCA）算法，通过多传感器数据关联建模识别工业设备故障特征，支持异常模式检测、故障定位与预警分析，提升设备诊断效率与精准度。

详 情 说 明

基于典型相关分析的故障特征识别与建模系统

项目介绍

本项目利用典型相关分析（CCA）算法，构建多传感器数据间的关联模型，专门应用于工业设备的故障诊断。系统能够从温度、振动、压力、电流等多个监测变量中提取典型相关性特征，有效识别异常关联模式并定位潜在故障源，实现精准的故障预警与根因分析。

功能特性

• 多源数据建模：基于典型相关分析，建立多传感器变量间的线性关联模型。
• 特征提取：提取能够最大程度反映两组变量间相关性的典型变量及其权重。
• 故障检测：通过分析典型相关系数的变化，识别系统运行状态的异常。
• 结果可视化：提供故障特征投影图等直观的图形化输出，便于分析。
• 报告生成：自动生成异常关联模式分析报告，并给出故障识别置信度评分。

使用方法

1. 数据准备：将多维传感器时间序列数据整理为矩阵形式（行代表时间点，列代表不同传感器变量），保存为CSV或MAT文件。
2. 运行系统：执行主程序文件，根据提示或配置加载数据文件。
3. 参数设置：根据需要设置CCA分析的相关参数（如分组变量等）。
4. 结果分析：系统运行后将输出典型相关系数矩阵、权重、可视化图表及分析报告，用户可据此进行故障诊断。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要功能包括：数据读取与预处理、典型相关分析模型的求解计算、典型相关系数与权重向量的提取、故障特征的识别与诊断逻辑执行、分析结果的可视化呈现以及诊断报告的输出生成。