MATLAB
实现基于
MVMD-ELM
多变量变分模态分解（
MVMD
）结合极限学习机（
ELM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
现代工业生产系统正日益趋向于自动化与智能化，设备的连续运行与高效可靠成为核心竞争力。在高速、高强度的运转环境下，机械设备的故障风险与维修成本不断增加，故障诊断技术作为设备健康管理体系中的关键环节，已经成为工业智能制造的重要基础。机械故障的产生机理通常十分复杂，不仅包含多源、多变量、多尺度的信息，还常常伴随着强噪声、非平稳性和非线性特征。传统的时域、频域和经验模态分解等信号处理方法，难以全面分离和提取设备运行状态中的有效信息，对信号的特征表示能力有限，导致分类和预测精度无法满足实际工程需求。
多变量变分模态分解（MVMD）技术的出现，极大地推动了机械信号分析的进步。MVMD能够针对多通道、多维度的监测信号，自动分解并重构信号的本征模态函数，实现各类信号成分的自适应分离，有效提升故障特征的可识别性。然而，仅依靠信号分解尚不足以实现高效的故障 ...