MATLAB
实现基于
EEMD-KPCA
集合经验模态分解（
EEMD
）结合核主成分分析（
KPCA
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业自动化和智能制造技术的快速发展，机械设备的可靠性和安全性成为生产系统稳定运行的关键因素。机械设备在长时间的运行过程中，往往会因为各种内外部因素引起性能衰退和故障，导致生产效率下降甚至安全事故。如何准确、及时地检测设备故障并预测其状态，已经成为现代智能制造和设备管理领域的重要研究方向。故障诊断技术作为保障设备安全和延长使用寿命的重要手段，受到了广泛关注。
机械设备的故障信号通常具有非线性、非平稳和多尺度的特性，传统的信号处理方法难以有效提取故障特征。经验模态分解（EMD）作为一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的非线性信号分解成一组本征模态函数（IMF），方便后续特征提取。然而，EMD方法在实际应用中存在模态混叠和端点效应等问题，影响故障特征的提取准确性。为解决这些不足，集合经验模态分解（EEMD）被提出，通过添加高斯白噪声并多次分解的方式，有效减少模态混叠现象，提升分解的稳定性和可靠性。
在故障诊断系统中，提取的特征数据 ...