基于小波变换的故障信号特征提取系统

资 源 简 介

本项目旨在利用MATLAB平台开发一套针对工业领域非平稳故障信号的特征提取系统。由于传统的傅里叶变换难以捕捉信号在时域上的瞬变特征，本项目核心功能是应用多分辨率分析的小波变换技术对原始信号进行深层拆解。 首先，系统支持用户加载各种传感器采集的原始振动、电流或声发射信号，并根据信号特性选择最匹配的小波基函数（如Daubechies、Symlets或Coiflets）以及最优分解层数。 通过执行多层离散小波变换（DWT）或小波包变换（WPT），将原始信号分解为不同频带的近似分量和细节分量，有效分离出隐藏在宽带

详 情 说 明

基于小波变换的故障信号特征提取与特征向量构造系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的工业诊断工具，专门用于处理非平稳故障信号。由于传统分析方法在捕捉瞬时冲击特征方面存在局限，本系统通过引入小波包变换技术，实现了对信号多尺度的深度剖析。系统通过模拟产生工业场景中常见的电机轴承运行状态，并利用精细化的频带分解手段提取关键特征，最终构造出标准化的特征向量，为后续的故障分类任务提供高质量的数据输入。

功能特性

1. 信号仿真模拟：系统内置了针对正常状态、轴承内圈故障及轴承外圈故障的物理建模，能生成带有周期性冲击与随机背景噪声的混合信号。
2. 多尺度分解：应用小波包分解技术，将信号划分至不同频带，能敏锐感知细微的频率变化和能量分布异常。
3. 多维特征提取：从能量、统计学及信息熵三个维度提取能够表征故障的特征指标。
4. 特征标准化处理：通过能量比例归一化和数值缩放，消除量纲影响，显著提升特征在模式识别算法中的适用性。
5. 直观可视化分析：提供时域波形、分量波形、能量分布及全局特征热力图等多层次的可视化展示。

实现逻辑与详细功能

本系统的核心逻辑严格遵循信号处理的标准流程，具体实现如下：

1. 信号生成与预处理 系统首先定义采样频率为12000Hz，并构建三种状态的测试信号：

• 正常状态：生成低幅值的随机高斯噪声。
• 内圈故障：利用指数衰减函数构造周期性冲击（15Hz），并叠加500Hz的正弦载波与随机噪声，模拟由于轴承元件通过内圈损伤处产生的冲击。
• 外圈故障：构造特定频率（10Hz）的冲击成分，配合更高频（800Hz）的载波，模拟外圈缺陷引起的振动响应。

2. 小波包分解过程 系统采用db4（Daubechies）小波作为基函数，对模拟信号进行3层结构的离散小波包分解。该过程将原始信号递归分解为8个互不重叠的频带分量（节点），从而能够全面捕获覆盖全频域的细微特征。

3. 特征计算与提取 在获取分解后的节点系数后，系统针对每个频带计算以下特征：

• 能量特征：计算各节点重构系数的平方和，反映信号能量在不同频带的分布。
• 统计特征：包括方差（反映波动规律）、峰度（量化冲击特性）以及偏度（衡量分布的不对称性）。
• 小波熵（Shannon Entropy）：利用系数平方占比构建概率分布，通过对数运算量化信号在特定频带的复杂程度。

4. 特征向量构造与规范化

• 特征整合：将提取的8维能量特征与由方差、峰度、偏度、小波熵组成的32维统计学特征按顺序拼接。
• 归一化处理：针对能量特征，计算各频带相对于总能量的百分比；针对统计特征，采用基于最大绝对值的比例缩放，使得所有特征点处于可比的数值级。

5. 结果可视化展示

• 绘制原始信号与小波包各层近似分量的对比图，揭示信号在不同尺度下的形态变化。
• 生成能量分布条形图，直观对比三种工况在不同频带上的能量占比差异。
• 绘制全特征向量矩阵热力图，通过颜色的深浅可视化呈现不同故障类别的特征模态差异。

关键函数与算法分析

• 信号衰减模型：采用指数函数结合模运算，准确复现了工业传感器的冲击响应特性。
• wpdec 与 wpcoef 算法：执行完备的小波分析，通过对低频和高频同时分解，获得了比传统DWT更高的频域分辨率。
• 动态特征矩阵封装：系统能够自动根据分解层数计算节点数量，并动态构造对应维度的特征矩阵。
• 自定义统计函数：系统内部封装了均方根、峰值因子等信号评价函数，增强了代码的扩展性。

系统要求

• 开发环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必备工具箱：Wavelet Toolbox（用于执行小波包分解及系数提取）。
• 硬件要求：标准消费级计算机即可，运算过程对内存和算力要求较低。

使用方法

1. 启动MATLAB并将当前工作目录指向项目文件夹。
2. 运行主程序代码。
3. 观察弹出的信号分析图表，包括波形图、能量对比图及特征热力图。
4. 程序执行完毕后，生成的标准化特征向量矩阵将保存在变量空间中，可供用户导出为训练数据集。