基于MATLAB的人工神经网络工业设备故障诊断系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建多层感知机（MLP）神经网络模型，通过分析振动、温度、压力等运行数据，实现对轴承磨损、转子失衡等工业设备故障的多类别自动诊断。

详 情 说 明

基于人工神经网络的工业设备多类别故障诊断系统

项目介绍

本项目开发了一套基于多层感知机（MLP）神经网络的工业设备智能故障诊断系统。系统通过对设备运行过程中产生的多源传感器数据（如振动、温度、压力等时序信号）进行特征提取与分析，构建高效的分类模型，实现对其常见故障（如轴承磨损、转子失衡、润滑不良等）的自动识别与分类。该系统不仅能够输出具体的故障类别，还能提供预测概率分布和置信度评估，为设备预测性维护提供可靠的数据支持与决策依据。

功能特性

• 核心诊断功能：基于MLP神经网络模型，对工业设备进行多类别故障状态（正常、轴承故障、电气故障等）的精确分类。
• 信号特征提取：集成时序信号处理能力，支持从原始数据中提取时域（如均值、方差）与频域（如频谱峰值）统计特征。
• 模型性能优化：采用交叉验证与超参数优化技术（如学习率、隐藏层节点数调优），确保模型具有良好的泛化能力与诊断准确率。
• 结果可视化分析：提供直观的结果展示，包括混淆矩阵、特征重要性排序图等，便于模型性能评估与故障机理分析。
• 辅助决策输出：除故障分类结果外，同步输出每个类别的预测概率分布及诊断置信度（最高概率值），辅助评估诊断结果的可靠性。

使用方法

1. 数据准备：准备格式为 N×M 数值矩阵的输入数据，其中N为样本数，M为特征维度。特征应是对设备传感器原始时序数据（如振动加速度序列）进行特征提取后得到的统计量。同时，需准备对应的样本标签（故障类型编码）。
2. 模型训练与评估：运行主程序。程序将自动划分训练集与测试集，进行模型训练，并通过交叉验证优化超参数，最终在测试集上评估模型性能。
3. 结果获取与分析：程序执行完毕后，将在命令行输出故障分类结果（类型编号及名称），并生成包含预测概率分布、置信度的结果文件。同时，相关的性能可视化图表将自动保存以供分析。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 Neural Network Toolbox (深度学习工具箱) 和 Signal Processing Toolbox (信号处理工具箱)。
• 硬件建议：无特殊要求，但处理大规模数据集时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件是项目的核心调度与执行入口，其实现了以下主要功能：系统初始化与参数配置、训练与测试数据的加载与预处理、多层感知机神经网络模型的构建与训练、利用训练好的模型对测试数据进行故障诊断预测、模型性能的评估与可视化分析（包括生成混淆矩阵等图表）、以及最终的诊断结果与相关指标的输出。