MATLAB
实现基于短时傅里叶变换（
STFT
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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当前，随着工业自动化和智能制造水平的不断提升，各类机械设备在生产与运行过程中承担着愈发重要的角色。然而，设备一旦出现故障，往往会造成生产效率的下降，甚至引发安全事故与巨大的经济损失。因此，对关键机械设备进行故障诊断与健康管理，已成为智能制造领域亟需解决的核心问题。与此同时，设备运行数据的获取变得日益便捷，大量的振动、声音等原始信号得以采集。针对这些时变、非平稳的信号，仅用传统的时域或频域分析方法已无法充分挖掘其深层次的故障特征。因此，将时频分析技术与先进的机器学习、深度学习等智能算法相结合，成为当前学术界与工业界研究的热点。
在诸多时频分析方法中，短时傅里叶变换（STFT）以其良好的时间与频率分辨能力，尤其适用于处理非平稳信号，被广泛应用于机械故障诊断。STFT能够将一维的时域信号转化为二维的时频谱图，实现信号局部时频信息的揭示，为后续的特征提取与分类打下坚实基础。通过对比不同状态下设 ...