MATLAB
实现基于
MVMD-XGB
多变量变分模态分解（
MVMD
）结合极端梯度提升（
XGB）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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多变量变分模态分解（MVMD）结合极端梯度提升（XGB）的融合建模方法，已逐渐成为现代智能故障诊断领域中的研究热点。随着工业设备复杂度和自动化水平不断提升，机械、电子、电力等系统的实时监测和智能诊断需求日益增强。设备在长期运行过程中，易受复杂工况、环境扰动、设备老化等多重因素影响，易出现多种类型的非平稳信号及混叠故障模式。传统信号处理和分类算法难以同时兼顾对多变量信号时频特征的全面提取和对复杂故障类型的高效识别。因此，融合先进的信号分解技术和机器学习算法，已经成为故障诊断领域的主流发展方向之一。
变分模态分解（VMD）是一种新兴的信号分解方法，能够以变分模式将复杂非平稳信号分解为有限个本征模态函数（IMFs），每个IMF均代表信号在不同频带上的局部特征。MVMD是在VMD基础上针对多变量信号进行扩展，通 ...