[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于EEMD-RF集合经验模态分解（EEMD）结合随机森林（RF）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 13 小时前 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
EEMD-RF
集合经验模态分解（
EEMD
）结合随机森林（
RF）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）
随着工业智能化和自动化水平的不断提高，设备的安全性与可靠性已成为现代工程领域中备受关注的核心问题。旋转机械、发电机组、风力发电设备、航空发动机等关键部件在长期运行过程中极易发生各种复杂故障，这些故障的早期发现与准确诊断对于保障设备的高效安全运行、降低维护成本和防止灾难性事故具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和频域分析等手段，难以应对实际工况下的信号复杂性与非平稳性。信号中往往混杂着大量噪声与非线性成分，导致信息提取与特征分析变得异常困难。因此，亟需开发更加高效、自动化、智能化的故障诊断新方法。
近年来，基于数据驱动的智能故障诊断方法在工业领域获得了广泛关注。尤其是将信号处理技术与机器学习算法相结合，为设备健康状态监测与故障类型识别提供了强大工具。集合经验模态分解（EEMD）作为一种有效的非线性、非平稳信号分析方法，能够将复杂信号 ...