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MATLAB实现基于HHT-RF希尔伯特–黄变换（HHT）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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在工业制造、轨道交通、电力传动、风电设备和高端装备运行场景中，机械与电气系统长期处于高负荷、强冲击、变速变载和复杂环境干扰之下，故障往往具有隐蔽性、渐进性和耦合性。轴承磨损、齿轮裂纹、转子不平衡、定子绕组异常、松动、偏心以及润滑失效等问题，常常在早期阶段只表现为微弱的振动波动、频带能量轻微抬升或瞬时冲击成分增加，若缺乏高灵敏度的监测与识别手段，故障极易从可控阶段演变为停机事故。传统经验诊断方法依赖人工判读波形、频谱和少量统计量，虽然在简单工况中具有一定有效性，但面对非平稳信号、强噪声背景以及多故障并存情形时，诊断稳定性明显不足，难以满足现代工业对实时性、准确率和泛化能力的要求。
希尔伯特–黄变换是一类面向非线性、非平稳信号分析的自适应时频方法，其核心优势在于先通过经验模态分解将原始信号分解为若干本征模态函数，再借助希尔伯特变换提取 ...
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