MATLAB
实现基于
EMD-XGB
经验模态分解（
EMD）结合极端梯度提升（
XGB）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化与智能制造的不断推进，设备和系统的复杂性日益增加，设备故障的类型也日益多样化、复杂化。传统的故障诊断手段通常依赖人工经验和规则库，这在实际生产环境下容易受到主观影响，且面对高维、强噪声或非平稳信号时，难以实现高效、准确的故障定位与识别。数据驱动的智能故障诊断逐渐成为主流研究方向，极大地提升了设备维护和管理的智能化水平。现代工业设备如风力发电机、数控机床、工业机器人、轨道交通装备等，其运行过程中经常受到复杂载荷、环境变化和多源干扰的影响，导致设备产生大量的非线性、非平稳信号，如何高效挖掘这些信号中的故障特征，成为智能故障诊断领域亟需解决的关键技术难题。
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）作为一种自适应的数据驱动信号分解方法，能够将复杂信号分解为一系列具有局部特征的固有模态函数（IMF）， ...