基于MATLAB的电机故障智能诊断系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB开发，通过电机运行参数与振动信号分析，实现特征提取与模式识别，智能诊断轴承磨损、转子失衡等常见故障，提供概率化结果与可视化报告，提升设备维护效率。

详 情 说 明

电机故障智能诊断系统

项目介绍

本项目是一个基于电机运行参数与振动信号分析的智能诊断系统，旨在实现对电机多类型故障的自动识别与评估。系统综合运用先进的信号处理技术与机器学习模式识别算法，能够有效诊断轴承磨损、转子失衡、定子绕组短路等常见故障，并提供概率化的诊断结果与直观的可视化分析报告，为设备预测性维护提供关键决策支持。

功能特性

• 多源数据分析：同时处理电机运行参数（电流、电压、转速、功率）和高频振动信号。
• 智能故障识别：通过特征提取与模式匹配，准确识别多种典型电机故障类型。
• 概率化输出：提供带置信度的诊断结果，反映判断的可靠性。
• 综合可视化：生成故障特征频率分布图（频谱图），直观展示分析过程。
• 健康状态评估：输出0-100分的健康状态评分，量化电机运行状况。
• 自动化报告：生成包含诊断结果和维护建议的文本摘要报告。

使用方法

1. 准备输入数据：收集电机的运行参数时间序列和高频振动信号（采样频率建议不低于10kHz）。可选地提供电机型号与额定参数以进行更精确的归一化处理。
2. 配置系统：确保MATLAB环境及相关工具箱已正确安装（详见系统要求）。
3. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主脚本文件以启动诊断流程。
4. 获取输出结果：系统运行完毕后，将生成诊断结果标签、置信度、健康评分、频谱图以及文本报告。

系统要求

• 平台： MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱： Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与调度核心，集成了从数据加载、预处理到结果生成的全部关键流程。其主要功能包括：初始化系统参数与环境，读取并校验输入的电机运行数据与振动信号；调用信号处理模块对振动数据进行滤波、去噪及特征频率提取；结合运行参数进行综合分析，并利用内置的机器学习分类模型完成故障模式的识别与分类；最终，它负责整合所有分析结果，生成包含置信度的诊断结论、健康状态评分、可视化频谱图以及文本形式的诊断报告。