目录
MATLAB实现基于希尔伯特—黄变换（HHT）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
项目标与意义 5
提升故障诊断的精度与灵敏度 5
支持多类型、多状态设备的智能分类 5
实现设备运行状态的可视化与智能预测 5
推动信号处理与人工智能的深度融合 5
降低人工依赖，提高诊断自动化水平 6
优化工业运维资源配置与管理 6
促进新型算法与技术在工程领域的落地应用 6
项目挑战及解决方案 6
非平稳信号的高效处理难题 6
噪声干扰下的特征提取稳定性 6
高维特征与冗余信息的优化 7
多类别故障样本的不均衡 7
分类模型的泛化能力与适应性 7
算法工程化与实时处理需求 7
数据采集与标注的准确性 7
项目模型架构 8
信号采集与预处理 8
经验模态分解（EMD）模块 8
希尔伯特变换及瞬时特征提取 8
时频特征构建与选择 8
智能分类模型设计 9
模型训练与评估 9
故障类型预测与可视化 9
持续优化与工程化集成 9
项目模型描述及代码示例 9
信号采集与预处理 9
经验模态分解（EMD）处理 10
希尔伯特变换与瞬时特征提取 10
时频特征构建与筛选 11
故障样本标签及数据集构建 11
支持向量机（SVM）分类模型训练 12
分类结果评估与混淆矩阵分析 12
预测新信号故障类型 12
项目应用领域 13
智能制造与工业自动化 13
能源与电力设备监控 14
轨道交通与智能运维 14
航空航天与关键装备保障 14
智能建筑与楼宇设施管理 14
项目特点与创新 15
全自适应的时频分析能力 15
多维特征融合与冗余抑制 15
多分类智能模型与自适应优化 15
强鲁棒性噪声处理机制 15
支持大规模批量数据与在线实时分析 16
可扩展的数据采集与智能集成架构 16
多视角可视化与健康趋势预测 16
工程实践驱动与理论创新结合 16
项目应该注意事项 16
数据采集准确性与样本代表性 16
特征工程设计与高维数据处理 17
噪声抑制与信号预处理 17
分类模型选择与参数调优 17
工程部署与运行效率优化 17
项目模型算法流程图 17
项目数据生成具体代码实现 18
项目目录结构设计及各模块功能说明 19
项目目录结构设计 19
各模块功能说明 20
项目部署与应用 21
系统架构设计 21
部署平台与环境准备 21
模型加载与优化 22
实时数据流处理 22
可视化与用户界面 22
GPU/TPU加速推理 22
系统监控与自动化管理 22
API服务与业务集成 23
安全性与用户隐私、故障恢复与备份 23
模型持续更新与优化 23
项目未来改进方向 23
融合深度学习提升诊断精度 23
拓展多源异构数据与工业物联网集成 24
自动化运维与自愈机制构建 24
加强安全防护与合规保障 24
丰富智能可视化与知识赋能 24
项目总结与结论 25
程序设计思路和具体代码实现 26
第一阶段：环境准备 26
清空环境变量 26
关闭报警信息 26
关闭开启的图窗 26
清空变量 26
清空命令行 26
检查环境所需的工具箱 26
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。 27
配置GPU加速 27
第二阶段：数据准备 28
数据导入和导出功能 28
文本处理与数据窗口化 29
数据处理功能 29
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 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 30
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 33
防止过拟合与超参数调整 34
第四阶段：模型训练与预测 34
设定训练选项 34
模型训练 35
用训练好的模型进行预测 35
保存预测结果与置信区间 35
第五阶段：模型性能评估 36
多指标评估 36
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 37
设计绘制误差热图 37
设计绘制残差分布图 37
设计绘制预测性能指标柱状图 38
第六阶段：精美GUI界面 38
完整代码整合封装（示例） 41
结束 50
现代工业设备在长期运行过程中，极易受到外部环境和内部结构老化等多种因素的影响，从而出现各类故障。一旦设备发生故障，轻则影响产品质量与产能，重则引发生产中断、经济损失甚至安全事故。因此，如何对设备运行状态进行实时监测、有效诊断与预警，已成为工业智能制造和运维保障的重要研究方向。在众多设备故障诊断技术中，信号分析与特征提取占据着核心地位。随着工业自动化程度的不断提升，设备运行过程中产生的信号呈现出强非线性与非平稳特性，这使得传统的傅里叶变换、短时傅里叶变换等线性分析方法难以有效应对这些复杂信号。为此，越来越多的研究者和工程师开始关注能够自适应处理非平稳、非线性信号的分析方法，其中希尔伯特-黄变换（HHT）因其出色的时频分析能力，在机械故障诊断领域展现出巨大的潜力。
希尔伯特-黄变换融合了经验模态分解（EMD）与希尔伯特变换的优势，能够将复杂信号分解为一组具有物理意义的本征模态函数（IMF），再通过希尔伯特变换对每个IMF分量进行瞬时频率分析，从而获取信号的能量分布、特征频率及其随时间的变化规 ...