MATLAB
实现基于
VMD-ELM
变分模态分解（
VMD）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
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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）
现代工业生产对设备的健康状态提出了更高要求，智能化与自动化水平的不断提升，设备的可靠性和安全性直接影响整个生产线的稳定运行。传统的设备故障诊断方法多依赖于人工经验或者基于单一信号特征的简单判别方式，这在多噪声、复杂运行环境下往往难以满足高精度的故障识别需求。随着信息技术、数据采集技术、信号处理技术的不断进步，基于机器学习与数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为研究热点。其中，如何高效分解、提取时变信号中的本征特征、并基于这些特征实现高效、准确的分类预测，已成为目前智能故障诊断领域亟需解决的核心问题。
针对机械设备的振动信号，其本质具有非平稳、非线性等特点，信号往往混杂着多种成分与复杂噪声，传统的时频分析方法如小波变换、希尔伯特-黄变换等存在一定的分解模式混叠、端点效应等弊端，难以实现信号的精准分解。而变分模态分解（VMD ...