内容概要：本文详细介绍了MATLAB实现的一个综合多种智能算法的故障识别系统。该系统结合斑马优化算法（ZOA）、并行卷积神经网络（PCNN）、注意力机制（AT）和支持向量机（SVM）。项目涵盖了数据预处理、特征提取、模型搭建和优化、实时故障识别等多个环节。通过ZOA算法调整CNN模型参数，利用PCNN提高处理效率，借助AT加强模型适应能力，并最终由SVM进行分类预测，实现了对不同类型设备的故障识别。文档还提供了详尽的代码演示和GUI设计指南，方便使用者理解和复现。
适合人群：从事机电一体化、自动化控制等相关领域工作的技术人员、科研人员或高校师生。
使用场景及目标：针对各类工业设备（如风电场设备、医疗器械等）可能出现的故障问题，该系统能快速精准地检测出潜在的风险因素，帮助企业制定预防性维护计划，降低成本，确保生产线连续运转。此外，其开源代码有助于学习者深入了解现代故障诊断方法的工作原理和技术细节。
其他说明：文中提到了许多关键技术细节及其实现方式，比如数据处理的具体流程、模型结构的选择与优化技巧等，为后续研究提供了宝贵的经验参考；同时也讨论了一些潜在挑战及解决办法，如多维复杂环境下模型的表现优化、不同厂家硬件兼容性处理等等。