MATLAB实现基于CWT-CNN-GRU基于连续小波变换
（CWT）结合卷积门控循环单元
（CNN-GRU
）进行故障诊断
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旋转机械、电力设备与工业生产线在现代工业体系中处于核心地位，一旦关键部件出现故障，往往会造成停产、设备损坏乃至安全事故。传统的点检和预防性维护方式主要依靠定期人工检测与经验判断，具有周期长、反应慢和主观性强等不足。伴随传感技术、数据采集设备和智能算法的快速发展，基于振动信号、声音信号、电流信号等多源数据的智能故障诊断方法逐渐成为研究与工程应用热点。尤其是在工业4.0和智能制造的背景下，设备状态监测与故障诊断的智能化、在线化和实时化已成为实现预测性维护的重要基础环节。
在机械设备运行过程中，故障的产生和演化往往会造成系统动力学特性和能量分布的改变，这些变化往往体现在振动信号的时频特征上。传统信号处理方法如傅里叶变换能够揭示频率成分，却难以表达非平稳信号在时间维度上的局部特征。而工业设备故障信号具有显著的非线性、非平稳特性 ...