MATLAB
实现基于
SSA-GAF
麻雀搜索算法（
SSA）结合格拉姆角场（
GAF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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在现代工业制造和机械装备运行过程中，设备的稳定性和可靠性直接关系到生产效率和安全性。设备故障如果得不到及时的检测和诊断，不仅会导致设备停机和维修成本的大幅增加，还可能带来安全事故和环境污染。随着传感器技术和数据采集技术的发展，基于数据驱动的故障诊断技术逐渐成为设备状态监测的关键手段。数据驱动方法通过对设备运行产生的大量信号数据进行深度挖掘与分析，可以实现对设备故障的早期检测和精确分类，提高了故障诊断的智能化水平。
然而，机械设备故障信号往往是非线性、非平稳且复杂的时间序列，传统的时域和频域分析方法难以全面捕捉信号中的关键信息，限制了故障诊断性能的提升。近年来，时频联合分析、符号动态滤波、小波变换等先进信号处理技术被提出，用以提取更丰富的故障特征。其中，格拉姆角场（Gramian Angular Field，简称GAF）作为一种将时间序列转换为二维图 ...