MATLAB
实现基于
VMD-SVM
变分模态分解（
VMD）结合支持向量机（
SVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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近年来，随着现代工业系统的规模持续扩大和设备自动化水平的不断提高，各类复杂机械装备在制造、交通、能源等关键领域的作用日益突出。这些设备的可靠性和安全性直接关系到企业的经济效益和社会安全。因此，针对机械设备的故障诊断与健康管理成为学术界和工业界广泛关注的研究热点。传统的故障诊断方法，如基于经验法则和信号阈值判断等方式，在面对复杂工况及多源干扰环境时，往往表现出适应性不足、误判率高、实时性差等问题。为了克服传统方法的局限性，人工智能技术与先进信号处理方法的结合逐步成为故障诊断领域的研究趋势。尤其是变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM）等算法的兴起，为高效、准确地分离信号特征和分类诊断故障提供了理论基础和技术支撑。
VMD作为一种新型的自适应信号分解方法，能够有效克服经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠和端点效应等 ...