matlab 故障检测代码

故障检测是一个广泛的领域，具体的代码实现会根据应用场景和数据特征有所不同。以下是一个基于统计模型的故障检测代码示例，仅供参考：

% 加载数据
load('data.mat');

% 建立统计模型
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 计算异常程度
z_score = (data - mu) ./ sigma;
threshold = 3; % 可调整的阈值
is_fault = abs(z_score) > threshold;

% 显示结果
plot(data);
hold on;
plot(is_fault * max(data), 'r');
legend('data', 'fault');

该代码首先加载了一组数据，然后建立了一个基于均值和标准差的统计模型。接着，对每个数据点计算其异常程度，并通过设定阈值来判断是否存在故障。最后，将检测结果绘制在图像中展示出来。

需要注意的是，这只是一个简单的故障检测示例，实际应用中可能需要更加复杂的模型和算法。同时，数据的质量和特征也会对检测效果产生重要影响，需要根据具体情况进行调整和优化。

相关问题

基于resnet故障检测matlab代码

基于ResNet的故障检测MATLAB代码如下所示[^1]：

% 导入预训练的ResNet模型
net = resnet50;

% 加载故障图像
img = imread('fault_image.jpg');

% 对图像进行预处理
img = imresize(img, [224 224]); % 调整图像大小为224x224
img = im2single(img); % 转换图像数据类型为单精度浮点型
img = imresize(img, net.Layers(1).InputSize(1:2)); % 调整图像大小以适应ResNet模型的输入尺寸

% 使用ResNet模型进行故障检测
pred = classify(net, img);

% 显示故障检测结果
disp(['故障类型：' char(pred)]);

请注意，上述代码中的`fault_image.jpg`是待检测的故障图像文件名，你需要将其替换为实际的图像文件名。

轴承故障检测matlab代码

轴承故障检测是一个常见的机器故障检测问题，Matlab提供了许多工具来解决这个问题。以下是一个简单的轴承故障检测Matlab代码示例：

% 读取数据文件
data = load('bearing_data.txt');

% 绘制时间域波形
figure;
plot(data(:,1), data(:,2));
title('Time Domain Waveform');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude (m)');

% 计算傅里叶变换
fs = 25600; % 采样率
N = length(data(:,2)); % 采样点数
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量
Y = fft(data(:,2)); % 傅里叶变换
Pyy = Y.*conj(Y)/N; % 能量谱密度

% 绘制频域波形
figure;
plot(f,Pyy);
title('Frequency Domain Waveform');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power');

% 计算特征参数
max_freq = f(Pyy == max(Pyy)); % 最大频率
rms = sqrt(mean(data(:,2).^2)); % 均方根值
kurtosis_val = kurtosis(data(:,2)); % 峰度
skewness_val = skewness(data(:,2)); % 偏度

% 显示结果
fprintf('Max frequency: %.2f Hz\n', max_freq);
fprintf('RMS: %.2f\n', rms);
fprintf('Kurtosis: %.2f\n', kurtosis_val);
fprintf('Skewness: %.2f\n', skewness_val);

% 判断是否存在故障
if rms > 0.1 || max_freq > 5000 || kurtosis_val > 10 || skewness_val > 1
    disp('Fault detected!');
else
    disp('No fault detected.');
end

这个示例代码从一个文本文件中读取轴承数据，绘制时间域和频域波形，计算特征参数并判断是否存在故障。其中，均方根值、最大频率、峰度和偏度是常用的特征参数，它们可以用来识别轴承的不同故障模式。具体的特征参数阈值需要根据实际情况进行调整。