基于遗传算法的多类别电机轴承故障智能检测系统 MATLAB 实现

资 源 简 介

本项目采用 MATLAB 实现了基于遗传算法的电机振动数据分析与故障检测系统。可识别轴承滚珠、内圈及复合故障，模型由 40 组样本训练而成，优化关键特征并进行智能诊断，适用于工业设备早期故障预警。

详 情 说 明

基于遗传算法的多类别电机轴承故障智能检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的电机轴承故障智能检测系统。系统通过对电机振动信号进行特征提取和优化，构建故障分类模型，能够有效识别三种典型轴承故障类型：滚珠故障、内圈故障以及滚珠与内圈复合故障。项目采用40组故障数据训练模型，并使用4组独立数据验证模型性能，最终实现故障类型的自动分类和诊断结果可视化。

功能特性

• 遗传算法优化：利用遗传算法对振动信号特征进行筛选和优化，提升故障识别精度
• 多类别故障识别：支持正常状态、轴承滚珠故障、轴承内圈故障、复合故障四种状态的分类识别
• 智能特征提取：从时域和频域信号中提取均值、方差、峰值、频谱特征等多种参数
• 模型性能评估：提供分类准确率评估、特征重要性分析和多种可视化图表展示
• 结果可视化：生成混淆矩阵、ROC曲线等图表，直观展示诊断结果

使用方法

1. 准备振动信号数据文件，包含时域/频域特征和对应的故障标签
2. 运行主程序启动遗传算法优化和模型训练过程
3. 系统自动加载40组训练数据构建故障分类模型
4. 使用4组测试数据验证模型性能并生成评估报告
5. 查看输出的故障预测结果、特征重要性排序和可视化图表

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可用内存
• 支持的数据格式：.mat或.csv文件

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，主要实现了以下核心功能：系统初始化与参数配置、振动信号数据的读取与预处理、时域与频域特征的自动化提取、遗传算法的执行与特征优化、故障分类模型的训练与验证、测试样本的预测与性能评估、结果可视化图表的生成以及诊断报告的自动输出。