MATLAB时频分析工具箱：机械设备故障诊断系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的时频分析工具集，集成STFT、小波变换和Wigner-Ville分布等方法，支持信号特征提取与故障模式识别，适用于旋转机械等设备的智能诊断与状态监测。

详 情 说 明

基于时频分析的机械设备故障诊断系统

项目介绍

本项目是一个专业的机械设备故障诊断系统，通过先进的时频分析技术对设备振动信号进行深度处理与分析。系统集成多种经典时频分析方法，能够有效提取非平稳信号的故障特征，并利用模式识别算法实现故障类型的自动分类与诊断，为工业设备的预测性维护提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多模态时频分析：支持短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、Wigner-Ville分布(WVD)等多种时频分析方法
• 智能特征提取：自动提取信号的频率特征、能量分布、瞬时频率等关键故障特征参数
• 故障模式识别：基于机器学习算法建立故障分类模型，实现轴承损伤、齿轮故障等常见机械故障的自动诊断
• 全面可视化输出：生成高精度时频分布三维图和详细的故障诊断报告，直观展示分析结果

使用方法

1. 数据准备：准备振动信号数据文件（支持.mat或.txt格式）
2. 参数设置：配置采样频率、信号预处理参数（滤波范围、归一化等）
3. 模型训练（可选）：如有标注数据，可训练或优化故障分类模型
4. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成信号处理和故障诊断
5. 结果查看：获取时频分布图、特征参数矩阵、分类结果和诊断报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大型数据文件建议8GB以上）

文件说明

main.m文件作为系统核心入口，整合实现了完整的故障诊断流程。其主要功能包括数据读取与预处理、多种时频分析方法的选择与执行、故障特征参数的自动提取、基于分类模型的故障模式识别，以及结果可视化与诊断报告生成等核心分析能力。该文件通过模块化设计协调各分析环节，为用户提供一站式的故障诊断解决方案。