目录
MATLAB实现基于经验模态分解（EMD）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
提升设备故障诊断的准确率 5
增强故障诊断的实时性 5
降低人工成本与维护难度 5
实现多种设备状态的精准分类 5
推动智能运维与预测性维护的落地 5
丰富学术研究与工程实践范例 6
强化MATLAB平台在智能诊断领域的工程应用 6
提高企业生产安全与经济效益 6
项目挑战及解决方案 6
复杂信号的非平稳性与非线性 6
IMF模态混叠问题 6
有效特征提取的难点 7
分类模型的选择与优化 7
信号预处理与去噪 7
数据样本不均衡问题 7
系统集成与模块协同 7
项目模型架构 7
信号采集与预处理 7
经验模态分解（EMD）原理与分解流程 8
IMF分量选择与特征提取 8
特征标准化与降维处理 8
分类模型设计与训练 8
模型评估与性能优化 8
故障类型预测与可视化展示 9
系统模块集成与工程应用 9
项目模型描述及代码示例 9
信号采集与加载 9
信号预处理与去噪 9
EMD分解 9
IMF分量筛选 10
特征提取 10
特征标准化与降维 10
分类模型设计与训练 10
模型预测与评估 11
结果可视化 11
项目应用领域 11
智能制造与装备健康管理 11
电力系统与新能源领域 12
智慧交通与轨道交通装备 12
石油化工与流程工业 12
航空航天与高端装备 12
医疗器械与生物医学信号分析 13
项目特点与创新 13
完全自适应的信号分解机制 13
多源特征融合与高维表达 13
鲁棒性强的信号预处理体系 13
灵活的多模型分类与集成框架 13
可扩展的模块化系统设计 14
多维度的性能评估体系 14
全流程自动化与智能化 14
先进的可视化与人机交互体验 14
行业适应性与应用推广价值 14
项目应该注意事项 15
数据采集的准确性与完整性 15
信号预处理的科学性和规范性 15
模型训练与评估过程的严谨性 15
特征选择与降维策略的合理性 15
系统集成与工程实现的安全性 16
持续优化与动态自适应机制 16
项目模型算法流程图 16
项目数据生成具体代码实现 17
项目目录结构设计及各模块功能说明 18
项目目录结构设计 18
各模块功能说明 19
项目部署与应用 19
系统架构设计 19
部署平台与环境准备 20
模型加载与优化 20
实时数据流处理 20
可视化与用户界面 20
GPU/TPU加速推理 20
系统监控与自动化管理 21
API服务与业务集成 21
安全性与用户隐私 21
项目未来改进方向 21
集成深度学习与端到端智能诊断 21
引入多源异构数据与多模态融合 22
自适应模型优化与在线学习 22
云边协同与智能运维平台建设 22
增强人机交互体验与智能决策支持 22
项目总结与结论 23
程序设计思路和具体代码实现 24
第一阶段：环境准备 24
清空环境变量 24
关闭报警信息 24
关闭开启的图窗 24
清空变量 24
清空命令行 24
检查环境所需的工具箱 24
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。 25
配置GPU加速 25
第二阶段：数据准备 25
数据导入和导出功能 25
文本处理与数据窗口化 26
数据处理功能 26
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 26
数据分析 27
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 27
特征提取与序列创建 27
划分训练集和测试集 28
参数设置 28
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 28
算法设计和模型构建 28
优化超参数 29
防止过拟合与超参数调整 29
第四阶段：模型训练与预测 30
设定训练选项 30
模型训练 31
用训练好的模型进行预测 31
保存预测结果与置信区间 31
第五阶段：模型性能评估 32
多指标评估 32
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 32
设计绘制误差热图 33
设计绘制残差分布图 33
设计绘制预测性能指标柱状图 33
第六阶段：精美GUI界面 34
完整代码整合封装（示例） 37
结束 39
近年来，随着智能制造和现代工业的不断发展，机械设备在生产系统中的作用愈发重要。大量工业设备在长期运转过程中，会不可避免地出现各类机械故障，进而导致生产效率下降，甚至引发重大安全事故。设备故障诊断技术作为保障设备正常运行、延长使用寿命和提升生产效率的关键手段，已经成为智能运维体系的重要组成部分。传统的故障诊断方法依赖于人工经验与主观判断，存在诊断准确率低、实时性差等问题，无法适应现代化复杂系统对设备健康管理的高标准要求。数据驱动的智能故障诊断技术应运而生，成为当前学术与工程界关注的热点。其核心思想是通过信号采集、特征提取与分类算法，对设备运行状态进行全面的监测与分析，实现对故障类型的自动识别与早期预警。
在所有的信号处理与特征提取技术中，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）因其对非线性和非平稳信号有出色的自适应分解能力，被广泛应用于机械故障诊断领域。EMD可以将复杂的振动信号分解为若干本征模态函数（IMF），每个IMF代表了信号在不同时间尺度下的局 ...