[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于CEEMDAN-XGB完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合极端梯度提升（XGB）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 2025-12-24 07:01:57 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
CEEMDAN-XGB
完全集合经验模态分解自适应噪声（
CEEMDAN
）结合极端梯度提升（
XGB）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）
在现代工业生产和制造领域，设备的健康运行和安全稳定已成为企业核心竞争力的重要体现。随着生产自动化和信息化水平的不断提升，设备故障诊断技术的研究显得尤为关键。设备故障不仅会导致生产线的停滞、维修成本的增加，还可能引发安全事故，造成经济损失甚至威胁人员生命安全。因此，发展高效、智能、自动化的故障诊断技术具有重要现实意义。
设备运行过程中，产生的各类信号如振动信号、电流信号和温度信号往往包含大量反映设备健康状态的信息。由于机械设备通常工作于复杂、多变、噪声干扰严重的环境中，获取的信号往往存在高度非线性、非平稳和强噪声污染等特点。传统的信号处理方法在面对复杂工况和微小故障时常常力不从心，难以提取关键特征，影响了后续的故障分类与预测准确率。为此，如何从复杂信号中有效提取与设备健康相关的特征，成为智能故障诊断研究的核心问题 ...