发帖
雷达卡
MATLAB
实现基于压缩与激励网络（
SENet
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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）
旋转机械与往复机械在制造业、能源化工、轨道交通、冶金矿山、航空航天等场景中长期处于高负荷与强耦合工况，典型部件包括滚动轴承、齿轮箱、联轴器、泵与风机转子等。此类设备普遍存在转速变化、载荷波动、润滑状态漂移、装配公差差异、温升与热膨胀、结构共振与传递路径变化等复杂因素，导致振动、声发射、电机电流、温度与压力等多源信号呈现非平稳、非线性与弱故障特征。故障早期往往表现为冲击稀疏、边带微弱、能量分布被强背景噪声掩蔽，且不同工况下同一故障的时频形态差异显著，依赖单一固定阈值或单一特征的规则系统难以覆盖实际生产中的变化。传统信号处理方法通常通过包络解调、谱峭度、时域统计量、倒谱、经验模态分解、小波包能量等方式构造特征，再使用支持向量机、随机森林或线性判别等分类器完成识别。此路线在稳定工况与小规模样本上具有可解释性优势，但面临两类突出瓶颈：一类是特征工程强依赖领域经 ...
京公网安备 11010802022788号
