目录
MATLAB实现基于EEMD-SVM集合经验模态分解（EEMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
推动智能化机械故障诊断的发展 5
强化非平稳信号分析能力 5
实现高效特征提取与自动化识别 6
适应多工况、多设备的泛化能力 6
提高设备健康管理与维护效率 6
支持工业大数据环境下的应用推广 6
培育智能制造领域人才与科研成果 6
推动产业智能升级和高质量发展 7
项目挑战及解决方案 7
复杂信号的非平稳性与高噪声干扰 7
高维特征数据的冗余与无关性 7
多类别故障类型的识别准确率 7
数据样本数量有限与过拟合风险 7
实时性与计算效率的平衡 8
多源异构数据的融合与利用 8
参数选择与算法鲁棒性提升 8
复杂工程环境下的落地实施难题 8
项目模型架构 8
振动信号采集与预处理 8
集合经验模态分解（EEMD）特征提取模块 9
特征选择与降维处理 9
支持向量机（SVM）分类模块 9
多类别故障诊断与预测 9
性能评估与可视化分析 9
算法自动化与批量处理支持 10
工程部署与扩展性设计 10
项目模型描述及代码示例 10
信号读取与预处理 10
集合经验模态分解（EEMD）实现 10
特征选择与降维处理 11
SVM分类器模型训练 12
SVM多分类与预测 12
模型性能评估与可视化 12
批量处理与工程化部署示例 12
项目应用领域 13
高端制造业智能运维 13
电力与能源设备健康管理 13
石油化工过程设备智能监测 13
智能交通与轨道交通装备诊断 14
工业自动化与机器人健康评估 14
汽车及新能源车辆智能诊断 14
智慧城市基础设施智能监控 14
医疗设备与生物信号智能分析 14
复杂制造过程质量智能监控 15
项目特点与创新 15
多尺度分解与特征自适应提取 15
抗噪能力与信号分解稳定性提升 15
高维特征空间与高效特征选择 15
SVM核方法与参数优化 15
多类别、多工况智能诊断能力 16
批量处理与并行加速机制 16
可扩展性与工程集成优势 16
高度自动化与端到端流程闭环 16
支持异构数据融合与智能决策 16
先进算法与产业应用深度结合 17
项目应该注意事项 17
数据采集与信号质量管理 17
EEMD分解参数合理设定 17
特征冗余与降维策略 17
SVM模型参数优化与选择 17
多类别样本均衡处理 18
批量数据处理与并行计算优化 18
工程化集成与系统对接 18
结果解释性与可视化展示 18
持续优化与模型自学习能力 18
项目模型算法流程图 19
项目数据生成具体代码实现 19
项目目录结构设计及各模块功能说明 20
项目目录结构设计 20
各模块功能说明 21
项目部署与应用 22
系统架构设计 22
部署平台与环境准备 22
模型加载与优化 22
实时数据流处理 22
可视化与用户界面 23
GPU/TPU加速推理 23
系统监控与自动化管理 23
自动化CI/CD管道 23
API服务与业务集成 23
前端展示与结果导出 24
安全性与用户隐私 24
数据加密与权限控制 24
故障恢复与系统备份 24
模型更新与维护 24
模型的持续优化 24
项目未来改进方向 25
融合多源异构数据建模 25
集成深度学习与自适应算法 25
增强实时性与流式大数据处理 25
优化模型可解释性与透明度 25
强化安全合规与隐私保护 26
构建智能反馈与自学习机制 26
推动云边端协同智能部署 26
扩展开放API与生态合作 26
加强工程化能力与全生命周期管理 26
推动行业标准与知识沉淀 27
项目总结与结论 27
程序设计思路和具体代码实现 28
第一阶段：环境准备 28
清空环境变量 28
关闭报警信息 28
关闭开启的图窗 28
清空变量 28
清空命令行 28
检查环境所需的工具箱 28
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 29
配置GPU加速 29
第二阶段：数据准备 29
数据导入和导出功能 29
文本处理与数据窗口化 30
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 30
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 30
特征提取与序列创建 31
划分训练集和测试集 31
参数设置 31
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 32
算法设计和模型构建 32
优化超参数 32
防止过拟合与超参数调整 33
第四阶段：模型训练与预测 34
设定训练选项 34
模型训练 34
用训练好的模型进行预测 34
保存预测结果与置信区间 34
第五阶段：模型性能评估 35
多指标评估 35
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 35
设计绘制误差热图 36
设计绘制残差分布图 36
设计绘制预测性能指标柱状图 36
第六阶段：精美GUI界面 37
完整代码整合封装（示例） 41
结束 47
随着现代工业设备的复杂性不断提升，各类机械系统在长时间运行过程中面临着各种形式的故障风险。机械设备一旦发生故障，不仅会造成设备本身的损坏，还可能引发生产停滞、人员伤亡以及巨额经济损失。因此，面向机械设备的智能故障诊断与健康管理技术逐渐成为工业自动化与智能制造领域关注的重点。传统的故障诊断方法大多依赖于人工经验和定性分析，难以满足当下对故障识别准确率、实时性及自动化程度的更高要求。近年来，数据驱动的智能故障诊断方法凭借其较高的自动化程度和优良的分类性能，成为研究的主流方向。
经验模态分解（EMD）及其集合经验模态分解（EEMD）作为信号处理领域的重要方法，能够将复杂的非平稳信号分解为若干本征模态函数（IMF），便于提取与故障相关的时频特征信息。EEMD通过引入高斯白噪声，有效抑制了模态混叠现象，使分解结果更加稳定、可靠。与此同时，支持向量机（SVM）作为一种基于统计学习理论的监督分类方法，具备较强的泛化能力和良好的分类效果，尤其适
用于小样 ...