MATLAB小波神经网络模拟电路故障诊断系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了模拟电路故障诊断系统，通过小波变换提取信号特征，结合三层前馈神经网络进行故障分类识别，集成小波包分解与训练算法，支持数据预处理和诊断结果可视化，提升故障检测效率与准确性。

详 情 说 明

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断系统

项目介绍

本项目实现了一套基于小波变换与神经网络的模拟电路故障诊断系统。系统通过小波分析提取电路信号的多尺度特征，结合前馈神经网络进行故障模式识别，具备完整的信号处理、特征提取、模型训练与故障诊断功能。适用于模拟电路的故障检测与分类任务，能够有效识别短路、开路等常见故障类型。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用小波包分解技术，对时域信号进行多分辨率分析
• 智能故障分类：构建三层BP神经网络，实现高精度故障模式识别
• 完整工作流程：集成数据预处理、特征提取、模型训练与测试评估全流程
• 可视化分析：提供训练过程、诊断结果和小波分解的可视化展示
• 参数可配置：支持小波基函数和神经网络参数的灵活配置

使用方法

1. 准备数据：导入模拟电路测试信号和对应的故障标签数据
2. 参数设置：选择小波基函数（如db4、sym8）和神经网络结构参数
3. 模型训练：运行训练流程，系统自动进行特征提取和神经网络训练
4. 故障诊断：使用训练好的模型对新信号进行故障类型预测
5. 结果分析：查看准确率报告、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Signal Processing Toolbox（小波分析工具包）
• Neural Network Toolbox（神经网络工具包）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大规模数据处理）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括信号数据加载与预处理、小波包分解特征提取、神经网络模型的构建与训练、模型性能验证评估以及各类结果的可视化展示。该文件实现了从原始信号输入到最终故障诊断结果输出的完整流程，用户可通过修改配置参数来适配不同的诊断场景。