MATLAB
实现基于
EEMD-MSPE-LSTM
集合经验模态分解（
EEMD
）结合多尺度排列熵（
MSPE
）和长短期记忆网络（
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中，故障诊断技术作为保障设备安全、高效运行的重要手段，扮演着极为关键的角色。随着设备结构复杂度的提升和自动化水平的不断提高，传统的故障诊断方法已难以满足高准确率、实时性和适应复杂环境的需求。故障信号通常表现为非平稳、非线性且伴随噪声干扰的复杂时序数据，这对信号处理和特征提取提出了极高的挑战。有效提取故障信号中的隐含特征成为实现精准诊断的关键。
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）作为一种自适应的信号分解方法，能够将复杂信号分解为若干本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），为非线性和非平稳信号的分析提供了有效手段。然而，EMD本身存在模态混叠和端点效应等问题，影响分解质量和后续分析。集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EE ...