MATLAB
实现基于
MSPE-LSTM
多尺度排列熵（
MSPE
）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
随着工业自动化和智能制造的发展，设备运行的稳定性和可靠性成为保障生产效率和安全的关键因素。工业设备在长期运行过程中，因机械磨损、润滑不足、装配误差等原因，容易出现各种故障，如轴承故障、电机异常、齿轮损坏等。这些故障如果不能及时准确地诊断，将导致设备停机、生产损失甚至安全事故。因此，基于数据驱动的故障诊断技术在工业领域的研究与应用日益重要。传统故障诊断方法多依赖专家经验和简单的信号处理手段，难以应对复杂环境下信号的非线性、多尺度特征，诊断准确率有限。
多尺度排列熵（MSPE）作为一种基于信息熵的复杂性度量方法，能够有效揭示机械信号中蕴含的多尺度动态特征，具有较强的抗噪声能力和稳定性。MSPE通过对信号在不同时间尺度上的排列模式进行统计，能够捕捉信号在多层次上的规律性变化，为故障特征提取提供丰富的多维信息。与此同时，长短期记忆网络（LSTM）作为一种改进的循环神经网络，能够克服传统RNN在处理长序列数据时梯度消失或爆炸的问题，适合捕获 ...