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雷达卡
MATLAB
实现基于
EMD-RF
经验模态分解（
EMD）结合随机森林（
RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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在现代工业领域，随着设备自动化与智能化水平的不断提升，机械系统的稳定运行已成为保证生产安全与提高企业核心竞争力的重要基础。然而，由于机械设备工作环境复杂、工况多变，设备在长期运行过程中难免会产生不同类型的故障，这不仅影响生产效率，还可能造成安全隐患。因此，如何实现对关键设备的高效、智能、可靠的故障诊断成为当前学术界与工业界共同关注的核心课题。传统的故障诊断方法多依赖于经验法则或人工判别，不仅效率低下，而且准确性易受主观影响。随着传感器技术、数据采集技术以及计算能力的迅猛发展，基于数据驱动的智能故障诊断方法逐渐兴起。尤其是在振动信号分析领域，非平稳信号的处理能力成为衡量算法优劣的重要标准。
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）作为一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的非线性、非平稳信号分解为若干具有物理意义的本 ...
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