MATLAB
实现基于
SWT-ELM
平稳小波变换（
SWT）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
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随着工业自动化与智能化发展，设备的健康监测与故障诊断逐步成为现代工业系统中保障安全、提高效率及降低维护成本的重要环节。各类关键设备在长期运行过程中难免会出现不同类型的故障，尤其在振动、噪声、温升等信号上，蕴含着设备运行状态的重要特征。如果不能及时、准确地对故障进行识别与准确分类，往往容易导致生产中断、设备损毁甚至引发重大安全事故。因此，建设一套完善、高效的故障诊断方法已成为学术界与工业界共同关注的前沿课题。
从信号处理与人工智能的融合角度出发，近年来故障诊断技术经历了从单一特征提取向多维多尺度融合，从线性浅层学习方法向深度复杂结构演进的发展趋势。在信号预处理环节，传统的傅立叶变换、小波变换等方法在分辨非平稳和局部时变特征方面表现尚可，但仍受到频谱泄漏、边界效应及时频分辨率难调节等问题的制约。平稳小波变换（Statio ...