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雷达卡
MATLAB
实现基于
MVMD-SVM
多变量变分模态分解（
MVMD
）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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多变量变分模态分解（Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD）结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）方法在现代智能故障诊断与预测领域具备极高的实用价值。随着工业4.0和智能制造的发展，传统的机械设备与生产线愈发智能化和自动化，然而设备本身的复杂性和运行环境的不确定性也随之增加，导致设备出现故障的概率上升。设备一旦出现故障，可能会引起生产中断、经济损失甚至安全事故，因此如何实现高效、准确的故障诊断与预测成为各行业关注的焦点。
在实际工程中，设备运行状态的监测多依赖于各类传感器采集的多变量时序信号，如振动、温度、电流等。由于工况多变、干扰信号复杂，这些原始信号往往包含大量噪声及非线性、非平稳特性，给后续的特征提取和故障识别带来极大挑战。传统信号处理方 ...
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