MATLAB
实现基于集合经验模态分解（
EEMD
）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，机械设备在生产过程中承担着至关重要的角色，其运行状态直接关系到生产效率和安全性。机械故障诊断作为保障设备稳定运行的重要环节，受到了广泛关注。传统的机械故障诊断方法依赖于人工经验或简单的信号处理技术，面对复杂多变的工况和非线性、非平稳信号时，诊断准确率和实时性难以满足实际需求。经验模态分解（EMD）作为一种自适应信号分析方法，能够有效分解非线性非平稳信号，但在实际应用中存在模态混叠等缺陷。为此，集合经验模态分解（EEMD）应运而生，通过引入白噪声集合的方式，极大地改善了EMD的不足，提高了信号分解的稳定性和准确性。
机械故障诊断不仅需要高效的信号预处理技术，还需要基于分解特征进行有效的分类和预测，帮助提前发现潜在故障，避免设备停机带来的巨大经济损失。近年来，结合机器学习方法的故障诊断技术成为研究热点。EEMD能够将复杂信号分解为一系列本征模态函数（ ...