MATLAB
实现基于
VMD-XGB
变分模态分解（
VMD）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飞速发展，设备运行过程中的健康状态与故障诊断成为保障生产安全、提升企业经济效益的重要环节。设备在长时间运行过程中难免会出现各种类型的机械故障，例如轴承损伤、齿轮断齿、转子不平衡等，这些故障若不能被及时有效地检测和分类，将会导致设备性能降低、运行中断，甚至引发安全事故，造成巨大的经济损失和人员伤害。因此，开发一种高效、智能、自动化的故障诊断与分类预测方法，成为现代工业领域亟需解决的关键技术问题之一。
在实际工程应用中，传统的故障诊断方法多依赖于专业人员的经验与判断，往往存在着诊断效率低、主观性强、难以实现大规模推广等缺陷。随着信号处理和机器学习技术的不断进步，基于数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为主流。特别是在机械设备中，传感器采集到的振动信号蕴含了丰富的运行状态信息，如何从这些复杂信号中准确提取表征设备健康状态的特征，成 ...