基于MATLAB的刀具故障信号智能辨识与多域模式分析系统

资 源 简 介

应用MATLAB实现刀具振动声发射信号的时频分析，进行信号预处理、多域特征提取与故障识别，支持智能制造的刀具健康监测。

详 情 说 明

刀具在线监测故障信号多域特征提取与分析系统

项目介绍

本项目开发了一个基于MATLAB的刀具状态监测系统，专门用于智能制造场景下的刀具健康状态实时监测与预警。系统能够对在线采集的刀具振动信号和声发射信号进行全面的多域特征提取，包括时域、频域和时频域分析，实现从信号预处理到故障识别的完整流程。

功能特性

• 信号预处理：支持.mat或.csv格式的原始信号数据输入，进行必要的滤波和降噪处理
• 多域特征提取：

- 时域分析：均值、方差、峰值因子、峭度等10+个统计特征计算 - 频域分析：FFT频谱分析、功率谱密度估计，生成频谱特征图谱 - 时频域分析：短时傅里叶变换(STFT)、小波变换，生成时频谱和小波系数矩阵

• 智能故障诊断：基于提取的特征实现刀具状态判别（健康/磨损/断裂）
• 结果输出：生成完整的特征数据文件和可视化诊断报告

使用方法

1. 准备输入数据：采集的刀具振动信号文件（.mat或.csv格式）
2. 设置监测参数：采样频率（如50kHz）、信号长度（如1024点）、刀具工况参数
3. 运行主程序启动分析流程
4. 查看输出结果：特征矩阵、频谱图谱、时频图谱和诊断报告
5. 特征数据自动保存为.mat格式供后续分析使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 小波分析工具箱
• 至少4GB内存（处理大数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号数据的读取与参数配置、多层次预处理操作、时域统计特征计算、频域变换与谱分析、时频联合特征提取、刀具健康状态智能判别，以及分析结果的可视化展示与数据导出功能。