MATLAB
实现基于
EEMD-LSTM
集合经验模态分解（
EEMD
）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业自动化水平的不断提升，机械设备的可靠性和安全性成为保障生产效率和人员安全的关键因素。故障诊断技术作为保障设备稳定运行的重要手段，越来越受到重视。传统故障诊断方法多依赖于专家经验和简单的信号处理技术，难以适应现代复杂机械系统中多源、多变和非线性故障特征的提取需求。尤其是在高速运转、高噪声环境中，故障信号往往表现为非平稳且强噪声掩盖，使得有效提取故障特征变得尤为困难。
集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）是一种基于经验模态分解（EMD）的改进算法，通过加入白噪声实现对信号的多次分解，有效缓解了EMD固有的模态混叠问题，使得信号的本征模态函数（IMF）分量更加稳定和物理意义明确。EEMD能够自适应地分解复杂的非线性非平稳信号，提取不同频率成分的特征，为后续的故障诊断提供了坚实的信号基础。
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM ...