MATLAB
实现基于
EEMD-KPCA-LSTM
集合经验模态分解（
EEMD
）结合核主成分分析（
KPCA
）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
随着工业4.0和智能制造的快速推进，设备运行的智能化监控与故障诊断变得尤为重要。复杂机械设备在长期运行过程中，因环境变化、零部件磨损、载荷波动等因素，容易出现各种故障隐患。及时、准确地检测和诊断这些故障，不仅能够降低维护成本，还能避免突发性设备停机，保障生产安全与效率。传统的故障诊断方法多依赖于专家经验或简单的统计分析，难以适应现代工业环境中复杂、多变的信号特征。因而，结合先进的信号处理技术和深度学习模型的智能诊断方法成为研究热点。
经验模态分解（EMD）及其改进版本集合经验模态分解（EEMD）作为自适应的时频分析方法，可以将复杂的非线性、非平稳信号分解成多个本征模态函数（IMF），有效揭示信号中的局部特征和潜在规律。EEMD通过添加白噪声的集合平均，显著缓解了传统EMD中模式混叠的问题，提升了信号分解的稳定性和准确性。通过对设备振动信号应用EEMD，可以获得更具物理意义和辨识性的特征模 ...