MATLAB
实现基于
VMD-XGB
变分模态分解(
VMD)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
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随着工业自动化与智能制造的飞速发展,设备运行过程中的健康状态与故障诊断成为保障生产安全、提升企业经济效益的重要环节。设备在长时间运行过程中难免会出现各种类型的机械故障,例如轴承损伤、齿轮断齿、转子不平衡等,这些故障若不能被及时有效地检测和分类,将会导致设备性能降低、运行中断,甚至引发安全事故,造成巨大的经济损失和人员伤害。因此,开发一种高效、智能、自动化的故障诊断与分类预测方法,成为现代工业领域亟需解决的关键技术问题之一。
在实际工程应用中,传统的故障诊断方法多依赖于专业人员的经验与判断,往往存在着诊断效率低、主观性强、难以实现大规模推广等缺陷。随着信号处理和机器学习技术的不断进步,基于数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为主流。特别是在机械设备中,传感器采集到的振动信号蕴含了丰富的运行状态信息,如何从这些复杂信号中准确提取表征设备健康状态的特征,成 ...


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