本研究设计并实现了一种基于小波包变换（WPT）与聚类算法的滚动轴承故障诊断系统。
项目信息
编号：MOG-33
大小：14M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
通过对振动信号进行小波包分解，提取不同故障模式下的能量特征，并利用聚类算法进行分类。本文主要使用了Canopy算法进行初步聚类，随后采用ELM算法进行精细分类，以提高故障诊断的准确率。实验结果表明，所设计的系统能够有效区分正常与故障状态的滚动轴承，为设备的预防性维护提供了重要参考。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对mainGUI.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 mainGUI.m
这些图片展示了基于MATLAB开发的“基于小波包WPT与聚类算法的滚动轴承故障诊断系统”的GUI界面。界面主要由操作面板和显示面板两部分组成，具体解释如下：
1.操作面板
（1）读取数据：用户可以通过点击此按钮加载滚动轴承的振动数据。
（2）预处理：点击此按钮后，系统会对读取的振动信号进行预处理，如去除噪声。
（3）小波包WPT分解：对预处理后的信号进行小波包变换，分解出信号的频带信息。
（4）聚类效果：展示使用聚类算法对特征数据进行分类的结果。
（5）故障诊断：通过聚类结果，诊断滚动轴承的故障类型。
（6）退出系统：点击该按钮退出程序。
2.显示面板
（1）上图：展示的是滚动轴承的原始振动信号，横轴为采样点，纵轴为振幅。
（2）中图：展示的是经过预处理后的信号，去除了噪声，信号更加清晰。
（3）下图：展示了能量特征值的聚类结果。不同颜色的点代表不同的故障类型，如正常状态（蓝色）、内圈故障（绿色）、外圈故障（黄色）等。
3.诊断结果
（1）能量特征值：下方的数值表示每种特征的能量值，用于判断故障类型。
（2）诊断结果：根据能量特征值，系统输出故障诊断结果，如“滚动体0.014故障”等。
（3）准确率(%)：表示系统对该诊断结果的准确性评估。
这些图形界面反映了系统对滚动轴承的振动信号进行分析、处理，并最终实现故障诊断的全过程。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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