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雷达卡
MATLAB
实现基于基于
AOA-VMD-BiLSTM
算术优化算法（
AOA）结合变分模态分解（
VMD）和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的快速发展，设备运行的稳定性和可靠性成为保障生产效率和安全的重要因素。机械设备故障不仅会导致生产停滞、维修成本激增，还可能引发安全事故，造成不可估量的经济损失和安全风险。因此，如何高效、准确地实现机械设备的故障诊断和预警，成为当前工业领域亟需解决的关键技术问题。传统的故障诊断方法多依赖于专家经验和简单的信号处理技术，难以适应复杂多变的工业环境，尤其是在面对含有噪声、非线性和非平稳特性的机械振动信号时，传统方法的诊断准确率和鲁棒性均存在较大局限。
近年来，信号处理与机器学习技术的融合为机械故障诊断提供了新的突破口。变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种先进的时频分析方法，能够将复杂的机械振动信号分解为若干个本征模 ...
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