MATLAB
实现基于
AOA-VMD-GRU
算术优化算法（
AOA）结合变分模态分解（
VMD）和门控循环单元（
GRU）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械设备的故障诊断成为保障生产安全、提升设备可靠性和降低维护成本的重要环节。机械设备运行过程中产生的振动信号中蕴含丰富的状态信息，通过对这些信号进行深入分析，可以及时发现潜在故障并预测设备健康状况，从而避免因突发故障导致的生产停滞和经济损失。传统的故障诊断方法多依赖于人工经验和简单的信号处理技术，往往难以应对复杂多变的工业环境和非线性、非平稳的故障信号特征，限制了诊断准确率和泛化能力的提升。
近年来，变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种新兴的信号分解方法，因其自适应分解能力和对噪声抑制的优越表现，广泛应用于机械信号处理领域。通过将复杂信号分解为若干固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），VMD能够有效提取信号的本质特征，为后续故障诊断提供可靠的特征基础。同时，门控循环单元（Gated ...