MATLAB
实现基于
SABO-VMD-GCN
减法平均优化器（
SABO
）结合变分模态分解（
VMD）和图卷积网络（
GCN）进行轴承故障诊断的详细项目实例
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随着工业自动化的不断发展，机械设备在制造业中的应用越来越广泛，特别是轴承作为机械设备中不可或缺的重要部件，其工作状态的监测和故障诊断显得尤为重要。轴承的故障通常会导致机械设备的运行不稳定，严重时甚至会引发设备停机或重大事故，因此对轴承故障的及时检测和诊断具有重要意义。传统的轴承故障诊断方法通常依赖于信号处理技术，例如时域、频域分析和小波变换等方法。这些方法虽然有效，但在面对复杂的故障模式和多噪声干扰的情况下，诊断性能往往不尽如人意。
近年来，随着机器学习与深度学习的飞速发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为轴承故障诊断领域的研究热点。尤其是变分模态分解（
VMD）和图卷积网络（
GCN）等先进技术的引入，为轴承故障诊断提供了新的思路。
VMD作为一种信号处理方法，能够有效地将复杂的信号分解成若干个具有不同频率 ...