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雷达卡
MATLAB
实现基于
EMD-SVM
经验模态分解（
EMD）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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随着现代工业的迅速发展，各类机械设备和自动化系统已经在制造、能源、交通等诸多领域得到了广泛的应用。设备运行过程中，因环境、材料老化、负载变化等多种因素影响，常常会出现各类故障，导致设备性能下降甚至意外停机。故障的早期检测和准确诊断对于保障生产安全、降低维护成本、延长设备寿命具有极其重要的意义。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验或单一信号处理与分类算法，面对复杂、非平稳、非线性信号时，效果有限。因此，探索高效、智能、自动化的故障诊断方法，已成为智能制造和设备健康管理领域的核心研究方向。
近年来，信号处理和人工智能技术的结合成为故障诊断领域的研究热点。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）作为一种自适应信号分析方法，可以将复杂信号分解为一系列具有物理意义的本征模态函数（IMF），有效提取设备运行状态下的多尺 ...
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