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雷达卡
MATLAB
实现基于
MSPE-KPCA
多尺度排列熵（
MSPE
）结合核主成分分析（
KPCA
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代工业生产和设备维护领域，设备故障诊断成为保障生产效率、降低维护成本和确保安全运行的关键环节。随着工业自动化程度的提升和智能制造的发展，传统的人工巡检与经验判断方式已经难以满足高效、精准的故障识别需求。基于信号处理和机器学习的故障诊断技术应运而生，通过分析设备运行过程中采集的各种物理信号，如振动信号、声学信号、电流信号等，实现对设备状态的实时监测和故障类型的精准分类。
多尺度排列熵（MSPE）作为一种非线性时间序列复杂度度量方法，能够捕获设备运行信号中多尺度、多层次的动态特征，特别适合揭示机械系统中隐藏的非平稳性和混沌特征。MSPE通过将时间序列分解为多个尺度序列，计算每个尺度序列的排列熵，进而获得对信号复杂性的多角度理解，有效提升了特征提取的深度和广度。
然而，MSPE提取的高维特征往往存在冗余和噪声，影响后续分类模型的性能。核主成分分析（KPCA）作为一种基于核函数的非线性降维技术，能够在高维特征空间内寻找主成分，实现对复杂 ...
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