[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于GAF-LSSVM格拉姆角场（GAF）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-11-12 07:05:46 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
GAF-LSSVM
格拉姆角场（
GAF）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着工业自动化和智能制造的快速发展，设备运行的可靠性和稳定性成为保障生产效率和安全的关键因素。现代工业设备普遍具有结构复杂、运行环境多变以及故障类型多样等特点，传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验或单一信号特征，难以应对复杂工况下的多样化故障模式。因此，发展一种高效、准确、自动化程度高的故障诊断技术显得尤为重要。
近年来，基于机器学习和深度学习的故障诊断技术得到了广泛关注，尤其是在信号处理与特征提取方面取得了显著进展。格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）作为一种将一维时间序列数据转换为二维图像数据的方法，能够保留时间序列的时序关系和全局特征，极大提升了数据的表达能力。利用GAF转换后的图像特征，结合强大的分类器，能有效提升故障诊断的准确性和鲁棒性。
最小二乘支持向量机（Least Squares Sup ...