MATLAB
实现基于
STFT-RF
短时傅里叶变换（
STFT
）结合随机森林（
RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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在现代工业生产与装备运维场景中，旋转机械、电机、轴承、齿轮箱以及各类电力设备的运行状态越来越复杂，运行工况呈现出多工况、高负载、强干扰、强非线性等特点。传统依靠人工经验巡检和简单门限报警的方式，很难在设备早期故障阶段及时识别潜在隐患，往往等到故障扩大、振动剧烈或停机之后才被发现，造成停机损失、维修成本增加，甚至引发安全事故。这就推动了一整套基于信号处理和机器学习的故障诊断方法的快速发展，其中振动信号、电流信号、声发射信号等时序数据被广泛作为状态监测的主要数据来源。
在众多信号分析工具中，短时傅里叶变换是一种兼顾时域和频域信息的经典时频分析方法。面对机械故障信号中频率成分随时间变化的特点，仅仅依靠传统的傅里叶变换只能获得整体频谱，无法刻画出故障特征在时间轴上的演化过程。短时傅里叶变换通过在时间轴上引入滑动窗口，将长时 ...