基于特征方向法的多类故障智能诊断MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了多传感器信号的特征提取与降维，通过特征方向法构建故障特征空间映射模型，完成故障模式识别与分类。系统提供可视化诊断界面，支持故障严重程度评估和诊断置信度显示，适用于工业设备智能故障诊断。

详 情 说 明

基于特征方向法的多类故障智能诊断系统

项目介绍

本项目是一个基于特征方向法(FDM)的多类故障智能诊断系统，集成了信号处理、特征工程、模式识别和可视化分析功能。系统通过多传感器信号分析，实现机械设备的多类故障精确诊断与状态监测，为工业设备预测性维护提供智能化解决方案。

功能特性

• 多源信号处理：支持.mat/.csv格式的多通道传感器时间序列数据输入
• 智能特征工程：结合PCA降维和特征方向法构建故障特征空间映射模型
• 多分类诊断：采用SVM分类器实现故障模式的精确识别与分类
• 可视化分析：提供故障特征空间映射、诊断结果、性能评估的可视化展示
• 诊断评估：支持故障严重程度评估和诊断置信度实时显示
• 性能监控：内置模型性能评估模块，输出准确率、召回率等关键指标

使用方法

1. 数据准备：准备多通道传感器数据文件(.mat/.csv)和对应的故障标签数据集
2. 参数配置：设置信号采样频率、数据长度、特征维度、分类阈值等参数
3. 模型训练：运行系统进行特征提取、模型训练和性能验证
4. 故障诊断：输入测试数据进行实时故障诊断和状态监测
5. 结果分析：查看诊断报告、可视化结果和性能评估指标

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（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主入口文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、特征提取与降维分析组件、基于特征方向法的故障特征空间建模功能、多类故障分类器训练与诊断模块、诊断结果可视化生成接口以及系统性能评估与报告输出能力。该文件通过模块化设计实现了从原始数据输入到最终诊断结果输出的完整流程。