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基于Matlab的轴承故障分类系统：小波包能量特征提取与深度置信网络(DBN)的分类模型研究与应用

开发语言：Matlab

程序内容概述：

1. 轴承故障数据集：涵盖10类不同的轴承故障类型。
2. 数据预处理：包括数据读取、训练集与测试集的划分。
3. 特征提取工具：提供一份用于提取小波包能量特征的程序。
4. 分类模型：基于深度置信网络(DBN)的故障分类模型。

关键技术与实现：

• 小波包能量特征提取：通过小波包变换对信号进行多尺度分析，提取有效的故障特征。
• 深度置信网络(DBN)：利用DBN强大的学习能力，对提取的特征进行分类，实现高精度的轴承故障识别。

应用场景：

　　该系统可广泛应用于工业设备状态监测、故障诊断与维护领域，特别是在需要精确识别轴承故障类型的场景中，如航空航天、轨道交通、机械设备制造等行业。

　　通过此系统，用户可以快速、准确地识别轴承的故障类型，提高设备的运行效率和安全性，减少因故障导致的停机时间和维修成本。