MATLAB实现的BP神经网络智能故障诊断系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成了完整BP神经网络故障诊断流程，包括数据归一化、网络结构自优化和模型训练，可高效识别设备运行故障，提升诊断精度与自动化水平。

详 情 说 明

基于BP神经网络的智能故障诊断系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于BP（误差反向传播）神经网络的智能故障诊断系统。系统能够对设备运行产生的多维监测数据（如振动、温度、电流等）进行自动化处理和智能分析。通过数据归一化、神经网络模型训练与优化，系统可以准确识别设备的运行状态与潜在故障类型，为设备预测性维护提供决策支持。

功能特性

• 数据预处理：采用最大最小值归一化方法，消除原始监测数据中不同量纲和数值范围的影响，提升模型训练稳定性与收敛速度。
• 自动化模型构建：实现了经典的BP神经网络训练与误差反向传播算法，并集成了关键网络参数（如隐层节点数、学习率）的自适应选择与优化功能，以提升诊断精度。
• 故障识别与分类：利用训练好的神经网络模型，对输入的新样本进行快速分类诊断，输出具体的故障类型（如正常、故障A、故障B等）。
• 性能评估与可视化：系统提供完整的模型性能评估，包括训练过程中的误差变化曲线、诊断准确率、混淆矩阵、精确率及召回率等指标，便于用户直观分析模型效果。

使用方法

1. 准备数据：将待处理的设备监测数据整理为数值矩阵格式（m×n），其中m为样本数，n为特征维度，并确保数据文件路径正确。
2. 运行主程序：启动系统的主入口脚本，系统将自动执行数据加载、预处理、模型训练与评估的全流程。
3. 参数设置（可选）：根据需要，可在指定区域调整神经网络的结构参数（如初始学习率、最大训练次数、误差目标等）以适应特定任务。
4. 查看结果：程序运行完成后，将在命令行窗口输出最终的故障诊断准确率等关键指标，并自动生成训练误差曲线、混淆矩阵等可视化图表以供分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖组件：MATLAB 基础环境，需要具备 Neural Network Toolbox (深度学习工具箱) 以支持神经网络相关函数。

文件说明

主入口脚本整合了系统的全部核心流程。它负责调用数据读取函数加载原始设备数据，执行数据归一化预处理；根据预设或优化的参数构建并训练BP神经网络模型；利用训练好的模型对新数据进行故障分类预测；最后，对模型的诊断性能进行评估，并绘制相关的分析图表以直观展示训练过程和结果。