目录
MATLAB实现基于小波包分解（WPT）进行故障诊断分类预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
推动故障诊断自动化水平提升 5
提升故障诊断的准确性与鲁棒性 5
构建可扩展的故障诊断与预测平台 5
优化设备运维管理与降低维护成本 5
实现数据驱动的健康状态评价 6
推动智能制造与工业升级 6
强化理论研究与工程应用结合 6
培养高水平技术人才与团队 6
项目挑战及解决方案 6
信号特征提取难度大 6
特征冗余与高维困境 7
数据样本分布不均衡 7
分类模型选择与优化 7
系统集成与实时性要求 7
模型泛化与可迁移性 7
项目模型架构 8
数据采集与预处理 8
小波包分解特征提取 8
特征选择与降维 8
分类模型构建与训练 8
模型评估与性能验证 9
系统集成与可视化展示 9
端到端流程闭环优化 9
多场景扩展与迁移 9
项目模型描述及代码示例 9
1. 数据读取与信号预处理 9
2. 小波包分解参数设置 10
3. 小波包分解与节点信号获取 10
4. 小波包能量特征提取 10
5. 统计特征补充提取 10
6. 特征集构建与降维处理 11
7. 分类模型训练与预测（以支持向量机为例） 11
8. 分类结果评估与性能分析 11
9. 结果可视化与系统集成接口 11
项目应用领域 12
智能制造与工业自动化设备健康管理 12
电力系统与发电设备智能监测 12
交通运输行业关键部件状态监测 12
建筑结构与土木工程健康监测 13
医疗健康与生物信号分析 13
项目特点与创新 13
全流程端到端自动化设计 13
多尺度高分辨率时频特征提取 13
多样化特征融合与冗余抑制 13
面向多工况和多类型信号的自适应性 14
机器学习与优化分类模型深度结合 14
强化模型性能可视化与用户交互体验 14
高可扩展性与工程应用落地 14
引入迁移学习与自学习机制 14
数据驱动与知识驱动的深度融合 15
项目应该注意事项 15
数据采集与信号质量控制 15
特征提取与参数设置合理性 15
数据不均衡与模型泛化风险 15
模型选择与调参过程的科学性 15
系统集成与实际部署适配性 16
数据安全与隐私保护措施 16
项目模型算法流程图 16
项目数据生成具体代码实现 17
项目目录结构设计及各模块功能说明 17
项目目录结构设计 17
各模块功能说明 18
项目部署与应用 18
系统架构设计 18
部署平台与环境准备 19
模型加载与优化 19
实时数据流处理 19
可视化与用户界面 19
GPU/TPU加速推理 20
系统监控与自动化管理 20
自动化CI/CD管道 20
API服务与业务集成 20
安全性与用户隐私保护 20
故障恢复与系统备份 21
模型更新与维护 21
项目未来改进方向 21
融合多模态信号与跨域智能诊断 21
引入自适应与联邦学习算法 21
深度集成云边端协同与高性能异构计算 21
提升智能可视化与人机交互体验 22
强化系统安全性与智能监控能力 22
项目总结与结论 22
程序设计思路和具体代码实现 23
第一阶段：环境准备 23
清空环境变量 23
关闭报警信息 23
关闭开启的图窗 23
清空变量 23
清空命令行 24
检查环境所需的工具箱 24
配置GPU加速 24
第二阶段：数据准备 24
数据导入和导出功能 24
文本处理与数据窗口化 25
数据处理功能 25
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 25
数据分析 26
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 26
特征提取与序列创建 26
划分训练集和测试集 27
参数设置 27
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 27
算法设计和模型构建 27
优化超参数 28
防止过拟合与超参数调整 28
第四阶段：模型训练与预测 29
设定训练选项 29
模型训练 29
用训练好的模型进行预测 30
保存预测结果与置信区间 30
第五阶段：模型性能评估 30
多指标评估 30
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 31
设计绘制误差热图 31
设计绘制残差分布图 31
设计绘制预测性能指标柱状图 32
第六阶段：精美GUI界面 32
完整代码整合封装（示例） 35
结束 42
随着现代工业设备和机械系统的复杂化与智能化，故障诊断已成为保障设备安全运行和降低维护成本的关键环节。在众多信号处理方法中，基于小波包分解的故障诊断技术凭借其卓越的时频局部化特性，能够对非平稳和复杂信号进行精细分析，为各类设备健康状态评估提供强有力的支持。传统的故障诊断手段多依赖于人工经验与规则，面对数据规模巨大、信号特征复杂和噪声影响明显的场景时，准确性和实时性往往难以保证。而小波包分解作为时频分析的利器，能够将信号在不同频带上进行递归分解，获取更加丰富的特征信息，并结合现代智能分类算法，实现自动化、高效化的故障分类与预测。
在机械传动、旋转设备、电力系统、交通运输等领域，各类故障所产生的振动信号往往存在明显的非平稳特征，难以通过简单的时域或频域方法实现准确识别。小波包分解通过全频带递归细化，有效提取不同故障模式下的特征分量，并能适应复杂噪声环境下的特征提取需求。随着数据驱动与人工智能技术的发展，特征提取与分类模型的有机结合成为现代故障诊断的主流方向，通过小波包分解提取特征后，结合如支持向量机 ...