MATLAB
实现基于
STFT-XGB
短时傅里叶变换（
STFT
）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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在现代工业运行环境中，旋转机械、电机驱动装置、齿轮传动系统以及各类涡轮设备正在朝着高速化、智能化和复杂化的方向快速演进。伴随结构复杂度和运行工况多样性的提升，各类运行部件的故障模式也愈发隐蔽和多样，传统基于经验规则或单一时域/频域分析的诊断方法往往难以在早期准确识别故障，特别是在强噪声、工况波动显著、信号非平稳特征突出的实际生产场景中。为了在生产系统中实现对关键设备状态的连续在线监测和可靠的智能诊断，需要设计一种兼顾时频信息表达能力和非线性决策能力的复合式数据驱动方法。
短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种经典的时频分析工具，通过在时间轴上引入有限长度的滑动窗函数，将长时序信号切分为一系列局部片段，对每个片段执行傅里叶变换，从而得到既含时间信息又含频率 ...