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雷达卡
MATLAB
实现基于
HHT-SVM
希尔伯特–黄变换（
HHT）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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在现代工业系统中，大量关键设备长期处于高负荷、复杂工况与多干扰环境下运行，转子、轴承、齿轮、泵、风机、电机、压缩机等核心部件一旦发生故障，不仅会导致停机损失，还可能引发严重的安全事故和次生灾害。传统的定期检修和人工巡检模式，越来越难以满足“高可靠性、高自动化、低成本”的现代运维需求，智能故障诊断与预测逐渐成为工业物联网、智能制造、智慧运维体系中的重要环节。在众多信号形式中，振动信号、电流信号、声发射信号等时间序列数据常常包含丰富的设备运行状态信息，但这些信号往往呈现出强非平稳、强非线性、多分量混叠、噪声复杂等特点，给特征提取与模式识别带来了很大难度。
针对复杂非平稳信号，希尔伯特–黄变换（Hilbert–Huang Transform, HHT）是一种具有自适应分解能力与瞬时时频分析能力的时频分析方法。其核心由经 ...
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