本期将由罗素学长为大家介绍和演示基于深度学习的端到端滚动轴承故障诊断系统，该系统采用凯斯西储大学（CWRU）标准数据集实现轴承故障的十分类识别。系统基于MATLAB App Designer开发，集成数据预处理、特征提取、模型训练与诊断功能，支持自动化流程与可视化分析。下期将会为大家演示基于Python版本开发的故障诊断自动识别系统。

主要贡献：
多故障程度识别：针对轴承内圈、外圈及滚动体损伤的不同严重程度实现精确分类（10类）
动态训练监控：实时显示模型准确率、损失函数曲线及混淆矩阵，优化训练过程
多模态信号分析：同步呈现振动信号的时域波形、频域谱图及特征提取结果
轻量化交互设计：通过GUI界面实现"数据加载-模型训练-故障诊断"全流程操作，显著降低使用门槛
技术优势：
• 采用改进卷积神经网络（CNN）架构；
• 自动化数据处理流程（包括信号去噪、FFT变换及特征标准化）；
• 支持模型导出与部署，便于工业场景应用
该系统为机械设备智能运维提供了可复用的研究框架，特别适合机械故障诊断、信号处理及深度学习交叉领域的研究者参考。