MATLAB
实现基于
EEMD-MSPE-KPCA
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
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代工业制造和机械设备维护领域，故障诊断技术是保障设备安全、稳定运行的关键手段。随着机械系统的复杂性和自动化水平不断提升，传统的故障检测方法逐渐暴露出灵敏度不足、抗干扰能力弱、无法准确捕捉复杂信号特征等局限性。因此，基于先进信号处理和机器学习技术的智能故障诊断方法成为研究热点。经验模态分解（EMD）及其改进算法集合经验模态分解（EEMD）作为一种自适应信号分解方法，能够将非线性非平稳信号分解成若干固有模态函数（IMF），有效提取信号的局部特征，广泛应用于振动信号分析中。然而，EEMD在处理高噪声环境时仍存在一定缺陷，噪声干扰可能影响模态分解结果的准确性。
为提升故障特征提取的鲁棒性和多尺度信息的表征能力，多尺度排列熵（MSPE）被引入作为信号复杂性和不确定性的定量指标，能够从多个时间尺度上反映信号的动态变化，增强对故障模式的识别效果。与此同时，核主成分分析（KPCA）作为一种非线性降维技术 ...