MATLAB实现基于DCT-ELM离散余弦变换（DCT）结合极限学习机（ELM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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在复杂工业系统中，旋转机械、泵站、电机、压缩机、风机、齿轮箱、轴承与电力设备长期处于高负载、高冲击、高温升和多扰动环境之下运行，任何微小的零部件劣化都可能在连续工作中被逐步放大，最终演变为异常振动、温度异常、效率下降、噪声增大甚至停机事故。随着智能制造、预测性维护和工业互联网的发展，设备健康管理已经从事后检修转向在线监测、状态识别与故障预测。故障诊断的核心任务，不再只是判断设备是否损坏，更重要的是从大量传感器采集到的时域信号、频域信号和时频域信号中提取能够表征健康状态的特征，并通过稳定可靠的分类模型识别具体故障类型，实现早发现、早预警、早干预。
离散余弦变换DCT在信号压缩与特征提取方面具有非常强的实用价值。与直接使用原始波形相比，DCT能够把集中分布的能量映射到少量低频系数上，既保留主要结构信息，又显著降低维度与冗余。对于振动 ...