MATLAB实现改进谐波小波包变换的机械故障特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一种改进的谐波小波包变换算法，针对机械设备故障诊断设计。通过振动信号的小波包分解与重构，保持变换过程中的幅值不变性，有效提取故障特征频率，解决了传统小波变换的幅值失真问题。

详 情 说 明

基于改进谐波小波包变换的机械故障特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的谐波小波包变换算法，专门针对机械故障诊断领域设计。系统通过对振动信号进行小波包分解与重构，保持变换过程中的幅值不变性，有效提取机械设备的故障特征频率。该方法克服了传统小波变换的幅值衰减问题，能够准确反映故障信号的幅值特性，便于后续的故障诊断与状态监测分析。

功能特性

• 幅值保持重构技术：采用改进的谐波小波包变换算法，确保信号重构过程中的幅值不变性
• 多尺度故障特征提取：通过小波包多尺度分解，精准定位故障特征频率
• 能量分布分析：提供各节点能量分布图谱，直观展示故障特征分布情况
• 重构误差验证：内置幅值保持验证机制，输出重构误差分析报告
• 自适应参数配置：支持灵活的分解层数和频率范围设置

使用方法

输入参数

• 机械设备振动信号（一维时间序列数据）
• 采样频率（标量参数）
• 小波包分解层数（整数参数）
• 故障特征频率范围（可选参数）
• 信号长度（需满足2的整数次幂要求）

输出结果

• 小波包分解系数矩阵（复数矩阵）
• 重构信号波形（一维时间序列）
• 各节点能量分布图（二维能量谱）
• 故障特征频率提取结果（特征频率列表）
• 幅值保持验证指标（重构误差分析报告）

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少 4GB 内存（推荐 8GB 或以上）
• 支持向量化运算的处理器

文件说明

项目的主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号预处理、改进谐波小波包变换算法的执行、幅值保持重构计算、故障特征频率提取以及结果可视化分析。该文件整合了完整的特征提取流程，提供参数配置接口并生成详细的诊断分析报告。