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MATLAB实现基于WPT-RF小波包变换（WPT）结合随机森林（RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
推动工业设备智能健康管理 5
实现故障诊断的自动化与智能化 5
降低运维风险并提升生产安全水平 5
推动人工智能与设备运维深度融合 6
提升国产自主创新能力和产业竞争力 6
项目挑战及解决方案 6
复杂工况下信号特征提取难度大 6
有效抑制噪声干扰与异常值影响 6
特征维数高且存在冗余 7
多故障类型分类的识别准确性要求高 7
数据样本不均衡及小样本问题的处理 7
特征与模型的有效映射关系建立 7
系统集成与工程落地的技术难点 7
项目模型架构 8
数据采集与预处理模块 8
小波包变换特征工程模块 8
特征降维与选择模块 8
随机森林分类器建模与训练模块 8
多类别故障诊断与预测输出模块 9
评估与优化模块 9
工程集成与部署实现模块 9
项目模型描述及代码示例 9
数据采集与预处理 9
小波包分解与能量特征提取 10
多特征（能量+熵）融合 10
特征降维与选择 10
构建随机森林模型 11
模型预测与故障类型判别 11
模型评估与混淆矩阵 11
重要特征排序与贡献度分析 12
新样本故障实时预测 12
项目应用领域 13
高端智能制造产业 13
能源电力与大型机组运行 13
交通运输装备智能维护 13
航空航天与军工装备保障 13
过程工业与连续生产线优化 14
医疗器械和生命健康设备监测 14
项目特点与创新 14
多尺度时频融合的特征提取机制 14
集成式决策模型增强分类鲁棒性 14
适配多源异构数据的智能架构 15
精细化、可解释的特征贡献度分析 15
强鲁棒性与高自适应能力 15
支持实时在线诊断与批量数据分析 15
便捷的工程可扩展与二次开发能力 15
项目应该注意事项 16
原始信号采集规范和数据完整性保障 16
特征参数选取需结合实际工况优化 16
模型过拟合与泛化能力防护 16
数据预处理流程透明规范 16
诊断模型部署现场适应性评估 16
多类别故障标签管理与人工复核机制 17
数据安全、隐私与备份机制 17
项目模型算法流程图 17
项目数据生成具体代码实现 18
项目目录结构设计及各模块功能说明 19
项目目录结构设计 19
各模块功能说明 20
项目部署与应用 20
系统架构设计 21
部署平台与环境准备 21
模型加载与优化 21
实时数据流处理 21
可视化与用户界面 21
GPU/TPU加速推理 22
系统监控与自动化管理 22
自动化CI/CD管道 22
API服务与业务集成 22
前端展示与结果导出 22
安全性与用户隐私 23
数据加密与权限控制 23
故障恢复与系统备份 23
模型更新与维护、持续优化 23
项目未来改进方向 23
深度学习与多模态信号融合 23
云服务与边缘智能协同扩展 24
智能决策支持与预测性运维平台集成 24
智能对话、报警推送与无监督自学习 24
更高阶的可解释性与合规性提升 24
绿色智能节能优化与碳排监控融合 24
项目总结与结论 25
程序设计思路和具体代码实现 25
数据加载与预处理 25
信号增强与去噪处理 26
数据标签生成 26
小波包分解与能量特征提取 26
多特征融合（能量+熵） 27
特征降维与选择（特征重要性、相关性分析） 27
训练测试集划分 27
防止过拟合方法一：交叉验证 27
防止过拟合方法二：需剪枝的单棵树对比 28
防止过拟合方法三：特征选择法降维 28
模型超参数优化（一）：网格搜索法调整决策树数量 28
模型超参数优化（二）：使用Bayesian方法调整最小叶子节点数 28
最优随机森林模型训练及保存 29
模型预测及新样本诊断 29
分类准确率评估 29
查准率查全率F1分数评估 29
Cohen Kappa评估 30
ROC曲线与AUC评估（One-vs-Rest） 30
可视化一：混淆矩阵热力图 30
可视化二：袋外错误率曲线 30
可视化三：特征重要性分析 30
可视化四：查准率/查全率条形图 31
可视化五：决策树可解释性视图 31
可视化六：AUC柱状图 31
精美GUI界面 31
主界面创建 31
左侧LOGO与标题栏 31
数据导入按钮与状态显示 32
小波包参数设置区 32
RF参数调整与建模 32
故障预测与新样本识别 33
故障类别直观展示 33
静态故障频谱展示 33
小波包能量图展示 33
混淆矩阵可视化与F1显示 34
特征重要性条形统计 34
ROC-AUC多类别曲线 34
帮助说明与文件导出 34
版权与版本号标签 34
主要功能回调结构体 35
完整代码整合封装（示例） 36

伴随着现代工业的智能化水平和自动化程度的不断提升，机械设备的高效稳定运行已成为企业生产的重要保障。尤其是在石油、化工、电力、航空航天及高端制造领域，各类旋转机械、动力装置和机电一体化系统广泛应用。这些设备一旦发生故障，不仅给企业带来较大的经济损失，还可能引发安全事故，威胁到操作人员的人身安全和整个工厂的运行稳定性。因此，针对机电设备的故障诊断技术研究已成为工业智能维护领域的核心课题之一。
在实际应用过程中，传统的定期维护和人工巡检方式已无法满足对复杂设备更高的健康管理要求。一方面，设备结构趋于复杂多样，运行环境日益严苛；另一方面，信息化、数据化趋势带来各类传感数据的爆发式增长。如何充分挖掘并利用这些复杂、多源的监测数据，实现对于设备状态的精准判断和故障类型的智能分类，成为提升工业资产管理水平的关键所在。在此背景下，先进的数据驱动方法，尤其是结合信号处理与机器学习的故障诊断模型，展现出极大的应用潜力。
小波包变换（Wavelet Packet Transfo ...