MATLAB
实现基于
EEMD-MSPE-KPCA-LSTM
集合经验模态分解（
EEMD
）结合多尺度排列熵（
MSPE
）和核主成分分析（
KPCA
）及长短期记忆网络（
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
在现代工业生产和机械设备维护领域，设备故障诊断和预测维护已成为保障系统稳定运行和降低运维成本的关键技术。随着工业4.0和智能制造的推进，传统的故障诊断方法面临着日益复杂的工况环境、非线性动态信号以及多种干扰因素的挑战。机械设备在运行过程中产生的大量振动、声学、电流等信号数据，往往呈现出强烈的非线性、非平稳特征，传统基于频域或时域的单一信号处理技术难以有效捕获隐藏的故障特征。为此，发展能够自适应、鲁棒地提取信号内在特征的先进信号处理与机器学习方法，成为当前学术界和工业界的重要研究方向。
集合经验模态分解（EEMD）作为经验模态分解（EMD）的一种改进方法，能有效解决模态混叠问题，提升信号分解的稳定性和可靠性。它通过多次叠加白噪声并进行分解，获得更准确的本征模态函数（IMFs），适合处理非线性和非平稳信号。基于EEMD的信号预处理，可以将复杂振动信号拆 ...