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MATLAB
实现基于
SABO-VMD-SVM
轴承故障诊断的详细项目实例
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轴承故障诊断是工业设备维护中的一项重要任务，尤其是在现代制造业和能源产业中，轴承是众多机械系统中的核心组件。随着机械设备运行时间的增加，轴承不可避免地会遭遇磨损、疲劳和损坏，若不及时诊断和维护，可能导致设备的停机和生产效率的下降，甚至发生更严重的机械故障，造成生产线停滞、经济损失甚至人员伤亡。因此，轴承故障诊断在保证设备正常运行和提高生产效率方面扮演着至关重要的角色。
传统的轴承故障诊断方法通常依赖人工分析，如振动信号的频域分析、时域分析等。然而，这些方法受限于人为因素，且面对复杂的故障模式时容易出现准确度低、误诊率高等问题。随着信息技术的不断发展，基于数据的智能故障诊断方法逐渐兴起，其中，机器学习和深度学习技术由于其强大的数据建模能力，成为了近年来故障诊断领域的研究热点。
本项目利用基于
SABO
（Self-adaptive Blockwise Optimization）-
VMD（Vari ...
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