MATLAB
实现基于
Transformer-GRU-Adaboost
（Transformer
结合门控循环单元（
GRU））和自适应增强算法组合模型的故障诊断的详细项目实例
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随着工业自动化的发展，故障诊断技术在保证设备稳定性和安全性方面扮演着至关重要的角色。在实际应用中，设备故障往往表现为各种复杂且难以预测的形式，给生产安全和企业运营带来了巨大的隐患。为了有效降低故障发生的概率，提高设备的可靠性，现代工业开始广泛应用基于机器学习的智能故障诊断技术。机器学习算法能够通过分析设备的历史数据、传感器数据等，自动识别和预测设备故障，从而为运维人员提供预警并提前采取维护措施。
目前，故障诊断的研究主要集中在通过传统的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、决策树等来进行诊断，但这些方法往往依赖于人工特征工程，且在复杂环境中，处理效果受限。随着深度学习技术的兴起，Transformer和GRU等神经网络在序列数据处理方面取得了显著的效果，尤其在自然语言处理、时间序列预测等领域的应 ...