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故障诊断系统是一个集成了信号分析、深度学习模型和可视化功能的综合平台，专门设计用于机械设备（特别是轴承）的故障检测与诊断。该系统基于Python开发，采用直观的图形用户界面，使研究人员和工程师能够轻松进行振动信号分析和故障分类。
核心功能模块
1. 时域分析模块
时域分析模块提供了对振动信号的基本特征提取和可视化功能：
主要特性：
- 支持.mat格式的CWRU轴承数据集文件加载
- 自动识别信号变量（驱动端、风扇端或基座信号）
- 时域波形可视化，横轴为时间（秒），纵轴为振幅
- 11项关键时域指标计算：
- 基础统计量：平均值、峰值、有效值(RMS)、方差、标准差
- 故障敏感指标：峰值因子、峭度、歪度
- 形态特征指标：脉冲因子、裕度因子、波形因子
技术优势：
- 自动变量名匹配，兼容CWRU数据集不同信号类型
- 实时计算与显示，结果精确到6位小数
- 专业级图表展示，支持网格线和自定义样式
2. 故障诊断模型模块
该模块集成了三种先进的深度学习模型，用于轴承故障的自动分类：
支持的模型架构：
CNN（卷积神经网络）
- 专为振动信号设计的1D卷积结构
- 四层卷积+池化，逐步提取特征
- 批量归一化和dropout层防止过拟合
- 适合捕捉局部冲击特征
MLP（多层感知器）
- 传统前馈神经网络
- 四层全连接结构，逐步降维
- 适用于基础分类任务，训练速度快
CNN-LSTM混合模型（新增）
- 结合CNN的局部特征提取和LSTM的时序依赖捕捉
- 三层CNN提取空间特征，两层LSTM分析时间序列
- 特别适合振动信号中的周期性故障模式识别
模型训练与评估：
- 支持四种不同转速工况的数据集（1797/1772/1750/1730rpm）
- 可自定义训练参数：轮次、批次大小、测试集比例
- 实时训练进度监控
- 综合评估指标：准确率曲线、损失曲线、混淆矩阵、t-SNE特征可视化
3. 使用说明模块
提供详细的系统操作指南和技术说明，包括：
- 各功能模块的使用步骤
- 模型原理和适用场景介绍
- 数据集格式和结构说明
- 常见问题解答
技术特点
数据处理能力
- 自动加载和预处理CWRU轴承数据集
- 信号分段处理（1024样本/段，步长800）
- 独热编码标签处理，支持10类故障分类
- 训练/测试集智能划分，保持类别分布
用户界面设计
- 直观的三模块布局，导航清晰
- 响应式设计，支持窗口缩放
- 专业配色方案，提升用户体验
- 实时状态提示和错误处理
可视化功能
- 多标签页结果展示
- 出版物质量的图表输出
- 交互式图表嵌入界面
- 多维度模型评估可视化
数据集支持
系统专门优化用于凯斯西储大学（CWRU）轴承故障数据集：
- 采样率：12,000样本/秒
- 信号类型：驱动端(DE)、风扇端(FE)、基座(BA)振动信号
- 故障类别：正常状态、内圈故障、外圈故障、滚动体故障
- 多种故障尺寸和负载条件
系统要求与依赖
软件环境
- Python 3.7+
- TensorFlow 2.x
- 科学计算库：NumPy, SciPy, scikit-learn
- 可视化库：Matplotlib, Seaborn
- 界面库：Tkinter
硬件建议
- 内存：8GB+（用于深度学习训练）
- 存储：1GB+可用空间（用于数据集）
- GPU：可选（可加速模型训练）
应用场景
- 工业 predictive maintenance：提前检测设备故障，减少停机时间
- 学术研究：深度学习模型在故障诊断领域的应用研究
- 教育培训：机械故障诊断的教学演示工具
- 算法开发：新诊断算法的快速验证平台
使用流程
- 数据准备：将CWRU数据集放置在程序目录下的
./CWRU文件夹中 - 信号分析：使用时域分析模块查看信号特征和指标
- 模型训练：选择合适工况和模型架构，训练故障分类器
- 结果评估：通过多种可视化工具分析模型性能
- 实际应用：使用训练好的模型对新数据进行故障诊断