基于Matlab多特征融合与机器学习的故障诊断系统研究与实现

随着工业自动化的快速发展，故障诊断技术在保证设备安全运行中的重要性日益凸显。

项目信息

编号：MML-1
大小：30M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

本研究设计并实现了一种基于多特征融合与机器学习算法的故障诊断系统。系统集成了频率域特征、MFCC特征和时域特征的提取方法，并通过KNN、SVM和BP神经网络模型对信号进行分类处理。通过对信号进行预处理、异常值去除和特征融合，系统能够有效提升故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该系统在多种故障场景下均表现出较高的诊断精度，具有较好的应用前景。

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remove_anomalies.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 login.m
登录界面

pretreat界面

（1）功能：该界面主要用于数据预处理。
（2）操作：用户可以在此界面导入信号数据，并执行各种预处理操作，如删除异常值、信号滤波和信号归一化。每个操作都有相应的按钮，可以选择操作并查看结果。
（3）信号显示：每个预处理步骤后，处理后的信号会在下方的图表中显示，供用户检查。

getfeat界面

（1）功能：该界面用于特征提取。
（2）操作：用户可以在此界面加载预处理后的信号，并提取时域特征、频域特征以及MFCC特征。提取的特征将显示在界面的表格中，提供详细的数值信息。
（3）特征融合：在特征提取后，系统还提供了特征融合的功能，将提取的不同特征组合在一起，以便用于后续的分类和诊断。

faultdiag界面

（1）功能：该界面用于故障诊断。
（2）操作：用户可以在此界面加载融合后的特征，并选择使用不同的模型（BP神经网络、KNN、SVM）进行故障诊断。每种模型都有相应的加载按钮和诊断按钮，诊断结果将在界面上显示。

这些界面展示了故障诊断系统的三个主要步骤：数据预处理、特征提取和故障诊断。通过这些界面，用户可以依次完成从原始数据处理到故障类型判断的整个流程。

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)