MATLAB
实现基于
STFT-SVM
短时傅里叶变换（
STFT
）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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工业装备、电力系统、交通运输装备以及各类旋转机械在长期运行过程中，都会受到载荷波动、环境扰动、材料老化等多种因素影响，从而逐渐产生不同形式的故障，例如滚动轴承的内外圈剥落、斜齿轮磨损、电机转子不平衡、风机叶片裂纹等。传统运维模式往往依靠定期检修与人工巡检，依赖经验判断和肉眼观察，很难做到对早期微弱故障的及时识别，容易出现“带病运行”或“过度检修”。随着工业自动化和智能制造的发展，基于数据驱动的故障诊断逐渐成为保障设备安全、稳定、高效运行的关键技术之一，在智能运维、预测性维护和状态监测中占有重要地位。
在众多信号分析方法中，时域指标和纯频域指标长期作为机械故障诊断的基础手段，但对于转速变化、工况切换和负载波动等引起的非平稳振动信号，纯粹依赖时域均值、均方根、峰值因子，或单一频域幅值谱，容易遗漏故障早期特征。非平 ...