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雷达卡
MATLAB
实现基于
EEMD-SVM
集合经验模态分解（
EEMD
）结合支持向量机（
SVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着现代工业设备的复杂性不断提升，各类机械系统在长时间运行过程中面临着各种形式的故障风险。机械设备一旦发生故障，不仅会造成设备本身的损坏，还可能引发生产停滞、人员伤亡以及巨额经济损失。因此，面向机械设备的智能故障诊断与健康管理技术逐渐成为工业自动化与智能制造领域关注的重点。传统的故障诊断方法大多依赖于人工经验和定性分析，难以满足当下对故障识别准确率、实时性及自动化程度的更高要求。近年来，数据驱动的智能故障诊断方法凭借其较高的自动化程度和优良的分类性能，成为研究的主流方向。
经验模态分解（EMD）及其集合经验模态分解（EEMD）作为信号处理领域的重要方法，能够将复杂的非平稳信号分解为若干本征模态函数（IMF），便于提取与故障相关的时频特征信息。EEMD通过引入高斯白噪声，有效抑制了模态混叠现象，使分解结果更加稳定、可靠。与此同时，支持向量机 ...
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