MATLAB
实现基于长短期记忆网络（
LSTM
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械设备的运行状态监测与故障诊断成为保障生产安全、提升设备利用率和降低维护成本的重要环节。传统的故障诊断方法多依赖于专家经验和简单的信号处理技术，难以适应现代工业设备复杂多变的运行环境。与此同时，随着传感器技术的进步，工业系统中收集到的时序数据量呈爆炸式增长，包含了设备运行状态的丰富信息，但这些数据的复杂性和非线性特征也使得传统方法难以有效提取关键特征和实现准确诊断。
长短期记忆网络（LSTM）作为一种能够捕捉时间序列数据长距离依赖关系的循环神经网络，因其优越的时间序列建模能力和强大的特征学习能力，逐渐成为故障诊断领域的热门技术。LSTM能够自动学习设备运行过程中潜在的动态变化规律，有效识别故障信号中的微妙差异，从而实现高精度的故障分类与预测。相比于传统方法，基于LSTM的故障诊断不仅提高了诊断准确率，还具备一定的自适应能力，能够适应设备状态的变化 ...