MATLAB
实现基于
MVMD-RF
多变量变分模态分解（
MVMD
）结合随机森林（
RF）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，设备故障诊断与状态监测成为了保障生产安全与提高生产效率的关键环节。现代工业系统如电力系统、风力发电、化工过程及精密制造等领域，普遍面临着设备运行环境复杂、工况多变以及故障模式多样等挑战。传统的故障诊断方法主要依赖于专家经验和人工规则，其在数据量巨大、工况复杂或故障类型繁多时，常常难以获得理想的诊断效果。此外，单一信号或单通道分析往往忽略了多变量信号间的相关性，难以全面刻画设备运行的真实状态。
近年来，信号处理和机器学习技术迅速发展，多变量信号处理与智能分类方法为设备故障诊断提供了新的思路。多变量变分模态分解（MVMD）作为一种新兴的时频分析工具，能够有效地将多维信号自适应分解为一组具有良好物理意义的本征模态函数（IMF），实现了复杂信号的去噪、特征提取与模态分离。MVMD较好地克服了传统EMD、VMD方法在 ...