MATLAB
实现基于基于
AOA-VMD-BiLSTM
算术优化算法(
AOA)结合变分模态分解(
VMD)和双向长短期记忆网络(
BiLSTM
)进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的快速发展,设备运行的稳定性和可靠性成为保障生产效率和安全的重要因素。机械设备故障不仅会导致生产停滞、维修成本激增,还可能引发安全事故,造成不可估量的经济损失和安全风险。因此,如何高效、准确地实现机械设备的故障诊断和预警,成为当前工业领域亟需解决的关键技术问题。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,难以适应复杂多变的工业环境,尤其是在面对含有噪声、非线性和非平稳特性的机械振动信号时,传统方法的诊断准确率和鲁棒性均存在较大局限。
近年来,信号处理与
机器学习技术的融合为机械故障诊断提供了新的突破口。变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)作为一种先进的时频分析方法,能够将复杂的机械振动信号分解为若干个本征模 ...