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MATLAB实现基于混合融合（Blending）进行故障诊断分类预测的详细项目实例 3
项目背景介绍 3
项目目标与意义 4
构建稳健的多源融合诊断能力 4
提升告警的及时性与可用性 4
降低全生命周期拥有成本 5
强化结果的可解释性与可审计性 5
适配在线与离线的多场景部署 5
面向极端工况的鲁棒优化 5
支撑资产健康度量与维修策略 5
项目挑战及解决方案 5
数据噪声与漂移 5
样本不均衡 6
多源特征异构 6
过拟合与泛化 6
可解释性与可运维性 6
计算与延迟约束 6
项目模型架构 6
数据工程与特征管线 6
基学习器族 7
Blending 元学习器 7
不均衡处理与阈值策略 7
评估与可解释性 7
部署形态 7
项目模型描述及代码示例 7
数据分割与标准化 7
K 折构造 out-of-fold 元特征 8
基学习器1：线性SVM 8
基学习器2：KNN 8
基学习器3：随机森林（TreeBagger） 9
基学习器4：朴素贝叶斯 9
基学习器5：梯度提升树 9
元学习器训练与全量推理 10
评估与阈值优化 11
项目应用领域 11
旋转机械健康监测 11
工艺过程与质量控制 11
轨道交通与电力装备 12
智能楼宇与HVAC 12
工业机器人与数控装备 12
项目特点与创新 12
全流程工程化封装 12
多样性驱动的模型选择 12
代价敏感的阈值整定 12
面向漂移的稳健标准化 13
可解释性的可视化工件 13
轻量化推理 13
项目应该注意事项 13
数据与标注一致性 13
特征工程的稳定性 13
不均衡评估 13
版本治理与回滚 13
项目模型算法流程图 14
项目数据生成具体代码实现 14
项目目录结构设计及各模块功能说明 15
项目目录结构设计 15
各模块功能说明 16
项目部署与应用 16
系统架构设计 16
部署平台与环境准备 16
模型加载与优化 17
实时数据流处理 17
可视化与用户界面 17
GPU/TPU 加速与性能治理 17
系统监控与自动化管理 17
CI/CD 与配置治理 17
安全与隐私 17
项目未来改进方向 18
跨域迁移与自适应 18
异构时序深度特征 18
主动学习与人机协同 18
多目标优化与代价学习 18
可信与稳健评估 18
项目总结与结论 18
程序设计思路和具体代码实现 19
第一阶段：环境准备 19
清空环境变量 19
关闭报警信息 19
关闭开启的图窗 19
清空命令行 19
检查环境所需的工具箱 19
配置GPU加速 20
第二阶段：数据准备 20
数据导入和导出功能 20
文本处理与数据窗口化 22
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 22
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 23
特征提取与序列创建 24
划分训练集和测试集 24
参数设置 25
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 25
算法设计和模型构建 25
优化超参数 27
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 33
设计绘制误差热图 33
设计绘制残差分布图 34
设计绘制预测性能指标柱状图 34
第六阶段：精美GUI界面 34
完整代码整合封装（示例） 40
结束 50
工业装备从制造到运维的全生命周期中，故障的出现往往具有突发性、隐蔽性与多因素耦合特征，单一模型难以在复杂场景中长期稳定地维持高识别率。传感器网络带来的高维时序与状态变量既包含有价值的退化信息，也充斥着噪声、漂移、
异常点与域间分布变化。监测对象横跨电机轴承、齿轮箱、液压系统、风机、数控机床及过程工业装置，不同设备的工作条件、采样频率、负载波动与环境温湿度差异，使得特征分布存在显著偏移。传统的单分类器在训练集上的表现可能亮眼，但在换线、换批次、换工况时经常出现性能滑坡，给生产带来误判成本、停机损失与安全风险。基于混合融合（Blending）的故障诊断，将多种学习器在特征空间、模型空间与决策空间进行有序组合，通过“一级学习器输出—二级元学习器统筹”的范式，将各模型在不同子空间的“优势视角”整合成为稳健结论。此范式尤其适合处理类间边界不清晰、样本不均衡、特征尺度参差与采样噪声复杂的工业数据。与简单投票不同，Blending 直接将各基学习器的置信度或边际输出作为新的特征，交由元学习器学习非 ...