MATLAB
实现基于
DWT-RF
离散小波变换（
DWT）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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在现代工业生产和装备制造领域，机械系统的健康状态直接影响着生产效率与设备安全。随着产业的升级，自动化和智能化水平不断提高，旋转机械、风力发电机、电机、电梯、轨道交通等关键设备在长期运行过程中不可避免地出现不同类型的故障。如何在设备运行早期及时发现异常，并进行类别判别，是避免重大损失、提升设备可靠性的重要技术手段。近年来，随着传感器与数据采集技术的发展，海量的运行数据可被实时获取，如何有效地从中提取故障信号、实现高精度的自动分类预测，已成为工业智能运维的核心课题之一。
基于信号处理和机器学习的组合方法成为故障诊断的主流技术路线。信号采集后，首先需要进行去噪、去趋势等预处理操作。机械振动、冲击、磨损等故障信号通常具有非平稳、非线性的复杂特征，仅凭传统傅里叶变换等频域工具难以充分揭示其时频信息。为此，离散小波变换（Discret ...