基于MATLAB的时频分布机械故障诊断分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了多种时频分析方法，包括短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布和经验模态分解，专门用于机械故障特征提取与诊断分析，帮助工程师快速识别设备异常状态。

详 情 说 明

基于时频分布的机械故障诊断分析系统

项目介绍

本项目是一个专业的机械故障诊断分析系统，通过先进的时频分析方法对机械振动信号进行处理，实现故障特征的提取、识别与分类。系统能够有效诊断轴承、齿轮箱和转子等关键机械部件的常见故障，为设备状态监测和预测性维护提供可靠的技术支持。

功能特性

时频分析方法

• 短时傅里叶变换（STFT）分析：提供时域信号的局部频率特性分析
• 小波变换时频分析：多分辨率分析，适合非平稳信号处理
• Wigner-Ville分布分析：高分辨率时频分布，精确刻画信号能量分布
• 经验模态分解（EMD）时频处理：自适应信号分解，提取固有模态函数

故障诊断能力

• 轴承故障诊断：识别内圈、外圈、滚动体故障
• 齿轮箱故障诊断：检测齿轮磨损、断齿等故障类型
• 转子不平衡故障检测：分析转子动态不平衡特征

输出结果

• 高质量的时频分析图谱和特征可视化
• 详细的故障诊断报告与严重程度评估
• 特征参数统计和诊断置信度指标

使用方法

1. 准备输入数据：配置振动信号数据（.mat/.csv格式）及采样频率信息
2. 设置分析参数：选择时频分析方法，设定频率范围和诊断阈值
3. 执行分析诊断：运行系统进行特征提取和故障识别
4. 查看输出结果：分析生成的图谱、报告和数据文件

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（用于分类功能）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括振动信号的数据读取与预处理、多种时频分析算法的实现与执行、机械故障特征的自动提取与识别分类、诊断结果的可视化展示以及分析报告的生成与输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保整个诊断流程的顺畅运行。