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雷达卡
MATLAB
实现基于
CEEMDAN-RF
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）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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在现代工业系统中，设备的正常运行是保障生产效率与安全的关键环节。随着工业自动化水平的不断提升，设备结构和控制策略日益复杂，机械设备故障诊断的重要性愈加突出。设备运行过程中出现的各种故障信号往往表现为非平稳、非线性的时序数据，这对传统的信号分析与模式识别方法提出了更高的要求。准确、高效地识别设备的运行状态、及早发现潜在故障，对于减少设备停机时间、降低维修成本、提升生产安全与经济效益具有不可替代的价值。
近年来，人工智能与机器学习技术的快速发展为智能故障诊断带来了全新机遇。然而，受限于工业信号的强噪声、复杂成分叠加与特征易混淆等问题，信号预处理及特征提取环节成为影响故障诊断模型性能的瓶颈。经验模态分解（EMD）技术因其对非平稳信号的自适应分解能力而备受关注。但传统EMD方法存在模态混叠和端点效应等不足，进而影响信号的分解质 ...
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