MATLAB实现基于DCT-XGB离散余弦变换（DCT）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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在现代工业体系中，旋转机械、传动装置、轴承系统、齿轮箱、电机驱动单元等设备长期处于高负载、高频率、高温升和复杂冲击环境之下运行。设备在持续服役过程中，零部件表面磨损、润滑劣化、装配偏差、材料疲劳、载荷波动与外界干扰会共同作用，形成从轻微异常到严重失效的演化链条。若故障未能及时识别，极易导致停机损失、产品质量下降、连锁损坏甚至安全事故。因此，面向工业现场的智能故障诊断分类预测，已经从“事后维修”逐步转变为“状态监测、趋势预警、智能诊断、精准维护”的核心环节。
传统故障诊断常依赖人工经验、频谱分析、时域统计量和固定阈值判别，这类方法在单一工况、单一故障类型或信号特征明显时具备一定可用性，但在真实工业环境中往往面临多源噪声强、工况变化大、故障类型间界限模糊、样本不平衡、标签稀缺等困难。尤其在非平稳振动信号中，时域特征容易受到瞬时冲击 ...