基于MATLAB神经网络算法的齿轮箱多类故障智能诊断系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了齿轮箱振动信号的预处理、特征提取与神经网络建模，支持正常状态、齿面磨损、断齿、轴承损坏等多类故障的智能识别。提供模型训练与实时诊断接口，适用于工业设备故障预警与健康管理。

详 情 说 明

基于神经网络算法的齿轮箱多类故障智能诊断系统

项目介绍

本项目基于多层神经网络模型，实现了对齿轮箱振动信号的智能故障诊断。系统能够对采集的振动加速度信号进行自动预处理和特征提取，识别正常状态、齿面磨损、断齿、轴承损坏等多种常见故障类型，并提供可视化的诊断报告和置信度分析，为装备状态监测与预测性维护提供技术支持。

功能特性

• 信号预处理与特征提取：对原始振动信号进行降噪、标准化处理，提取时域、频域多维特征
• 神经网络故障识别：构建深度神经网络模型，实现高精度多类故障模式识别
• 多故障类型诊断：支持正常状态、齿面磨损、断齿、轴承损坏四类状态诊断
• 训练与诊断接口：提供完整的模型训练接口和实时故障诊断功能
• 可视化分析报告：生成故障特征频谱图、混淆矩阵、训练曲线等可视化结果，输出包含故障类型、严重程度和建议措施的诊断报告

使用方法

1. 数据准备：准备振动信号数据文件（.mat或.csv格式）及对应的故障类型标签
2. 模型训练：运行训练脚本，配置网络参数，进行神经网络模型训练
3. 故障诊断：加载训练好的模型，输入新的振动信号数据进行实时诊断
4. 结果分析：查看分类结果、置信度分布及可视化诊断报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 深度学习工具箱
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持.mat和.csv数据格式

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括振动信号的加载与预处理操作、时频域特征的提取与选择、神经网络模型的构建与训练过程、故障类型的分类识别推理，以及诊断结果的可视化分析与报告生成。该文件作为系统的主要入口，集成了从数据输入到结果输出的完整诊断链路。