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雷达卡
MATLAB
实现基于
EEMD-MSPE
集合经验模态分解（
EEMD
）结合多尺度排列熵（
MSPE
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
项目背景介绍
现代工业系统中，机械设备的可靠性和运行稳定性对生产效率和安全性具有至关重要的影响。随着工业自动化和智能制造的快速发展，故障诊断技术成为保障设备正常运行的核心技术之一。传统的故障诊断方法主要依赖于经验规则和简单的信号处理技术，难以应对设备运行环境的复杂性和信号的非线性、非平稳特性。特别是在高速旋转机械、风力发电机组和航空发动机等关键设备中，故障信号往往被噪声严重掩盖，且故障特征复杂多变，给故障检测和诊断带来了极大挑战。
集合经验模态分解（EEMD）作为一种改进的信号分解方法，通过引入白噪声辅助分解，有效解决了传统经验模态分解（EMD）中模态混叠的问题，使得信号的内在模态函数（IMF）分量更加纯净且物理意义清晰。EEMD能够自适应地将复杂的机械振动信号分解为多个本征模态函数，便于提取有效的故障特征。然而，单一的时间序列特征往往难以全面反映故障状态的细节，特别是在多尺度时序特征方面表现有限。
多尺度排列熵（MSPE）是一种衡量时间序列 ...
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