基于MATLAB小波变换的机械故障诊断系统

资 源 简 介

该项目运用MATLAB实现了基于小波变换的机械故障智能诊断系统。通过对振动信号进行多尺度分解和特征提取，系统能自动识别异常成分、检测故障特征频率，并提供直观的时频分析可视化结果。支持多种小波基函数选择，适用于旋转机械的状态监测。

详 情 说 明

基于小波变换的机械故障诊断分析系统

项目介绍

本项目是一个利用小波分析技术对机械振动信号进行智能诊断的专业系统。系统通过多尺度信号分解与特征提取，实现对旋转机械（如轴承、齿轮等）故障的精准识别与早期预警。该系统能够自动分析振动信号中的异常成分，检测故障特征频率，并通过直观的时频分析结果展示故障发生的具体时刻与强度，为设备状态监测与维护决策提供可靠依据。

功能特性

• 多尺度信号分析：支持连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），提供全面的时频域分析能力
• 智能信号去噪：采用阈值处理技术有效去除噪声干扰，突出故障特征
• 故障特征识别：自动检测与匹配故障特征频率，精准定位故障源
• 多小波基支持：提供db4、sym8等多种小波基函数选择，适应不同诊断场景
• 可视化分析：生成时频分布图、重构信号对比图等直观展示分析结果
• 智能诊断报告：自动生成包含故障类型、发生时刻、置信度等信息的诊断报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备机械振动信号数据文件（支持.mat或.csv格式）
2. 设置参数：指定采样频率、选择小波基函数类型、输入故障特征频率（可选）
3. 运行分析：执行主程序开始信号分析与故障诊断
4. 查看结果：分析完成后查看生成的时频图、去噪信号和诊断报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据文件建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了从数据加载、参数设置到完整分析流程的自动化执行。其主要能力包括振动信号的导入与预处理、小波变换的全面分析、信号去噪处理、故障特征频率的精确识别与匹配、多维度结果的可视化展示以及最终诊断报告的自动生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保诊断流程的完整性与准确性。