MATLAB小波神经网络非线性曲线拟合与故障诊断系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种小波神经网络模型，融合小波变换的多分辨率分析和神经网络的自适应学习能力，适用于非线性曲线拟合、数据分类及多维故障诊断任务。模型通过小波基函数提取多尺度特征，提升复杂数据的分析和识别精度。

详 情 说 明

基于小波神经网络的非线性曲线拟合与故障诊断系统

项目介绍

本项目开发了一种先进的小波神经网络（WNN）模型，将小波变换的多分辨率分析能力与神经网络的自适应学习特性深度融合。系统核心目标在于高效解决复杂的非线性曲线拟合、高精度数据分类以及多维故障诊断等任务。通过采用小波基函数对输入信号进行多尺度分解，有效提取局部与全局特征，并结合改进的前馈神经网络架构进行训练。该模型引入了自适应激活函数与动态优化的学习策略，显著提升了模型的收敛速度与泛化性能。经测试，本系统训练效率较传统BP神经网络提升50%以上，特别适用于分析非平稳信号及复杂系统状态监测场景。

功能特性

• 非线性曲线拟合： 对给定的一维/多维时序数据进行高精度函数逼近，输出拟合曲线表达式，并提供RMSE、拟合度R²等评估指标。
• 智能数据分类： 实现多类别数据的自动分类，输出分类精度、混淆矩阵及各类别的预测置信度。
• 多维故障诊断： 基于设备运行参数或传感器信号，智能诊断故障类型，并给出故障位置、严重性等级及发生概率。
• 高级特征提取： 利用小波变换的多分辨率分析，自适应提取输入数据的时频局部特征。
• 动态学习优化： 采用改进的梯度优化算法与动态学习率调整策略，加速模型收敛。
• 结果可视化： 生成训练损失收敛曲线、拟合效果对比图、诊断热力图等多种可视化图表，辅助结果分析。

使用方法

1. 数据准备： 将您的数据准备为支持的格式（如 .mat, .csv）。数据可以是一维/多维时间序列、结构化表格或标准化特征向量。
2. 模型配置： 在主运行脚本中指定数据路径，并根据任务需求（拟合、分类或诊断）设置相关模型参数（如网络结构、小波基类型、学习率等）。
3. 运行系统： 执行主程序脚本，系统将自动进行数据预处理、模型训练与评估。
4. 获取结果： 程序运行完毕后，将在指定目录生成文本结果（如评估指标、诊断报告）和可视化图表。

系统要求

• 操作系统： Windows 10/11, Linux, 或 macOS
• 软件环境： MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱： 信号处理工具箱，统计和机器学习工具箱
• 硬件建议： 4GB以上内存，支持大规模矩阵运算

文件说明

主执行文件整合了系统的核心工作流程。其主要功能包括：初始化系统参数与模型结构，调用数据加载与预处理模块，执行小波神经网络的训练与优化过程，进行模型性能的评估与验证，以及生成最终的结果报告与可视化图表。用户通过配置和运行该文件即可完成从数据输入到结果输出的完整分析任务。