MATLAB
实现基于
AOA-VMD-LSTM
算术优化算法（
AOA）结合变分模态分解（
VMD）和长短期记忆网络（
LSTM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业自动化和智能制造的不断推进，机械设备的故障诊断成为保障生产安全和设备高效运行的关键环节。现代机械设备在运行过程中会产生大量的振动信号、声学信号等多维度复杂数据，这些数据中包含了丰富的故障信息。然而，由于机械系统的复杂性和工况的多变性，传统的故障诊断方法面临信号噪声大、非线性特征难以提取以及模型泛化能力不足等诸多挑战。如何从海量且复杂的信号中准确提取故障特征并实现高效的故障分类预测，成为当前工业智能诊断领域的研究热点。
变分模态分解（VMD）作为一种强大的信号处理工具，通过自适应分解多模态信号，能够有效分离振动信号中的不同频率成分，从而显著提升信号的时频特征提取能力。结合深度学习中的长短期记忆网络（LSTM），这种模型能够更好地捕获时序信号中的长短期依赖关系，适用于机械故障状态的动态预测。此外，算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm，AOA）作为一种新兴的元 ...