MATLAB
实现基于
ICEEMDAN-RF
改进完全集合经验模态分解自适应噪声(
ICEEMDAN
)结合随机森林(
RF)进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解)
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随着现代工业的迅猛发展,设备运行的复杂性和自动化水平不断提高,机械设备在能源、交通、制造等国民经济各大行业中承担着不可或缺的重要角色。设备一旦发生故障,不仅会影响生产效率,还可能造成经济损失甚至引发安全事故。因此,对机械设备的故障进行准确、及时的诊断与预测已成为工业智能运维中的关
键问题。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手段,难以满足现代高复杂度设备状态监测的需求。随着信号处理和机器学习技术的快速进步,基于多源数据融合、信号分解与智能分类算法的故障诊断方案逐渐成为主流方向。
完全集合经验模态分解(CEEMDAN)及其改进型——基于自适应噪声的ICEEMDAN算法,已成为当前 ...


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