MATLAB实现基于HHT-XGB希尔伯特–黄变换（HHT）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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在现代工业系统中，旋转机械、轴承、齿轮箱、风机、泵组、电机和压缩机等设备长期处于高负荷、高转速、强振动、强冲击以及复杂工况交叠的运行环境中。设备一旦出现早期退化，例如点蚀、剥落、裂纹、松动、偏心、不平衡、润滑劣化或装配误差，往往会先在振动信号、声发射信号、电流信号、温度信号与压力信号中留下微弱而非平稳的异常特征。此类特征在早期阶段通常被背景噪声、负载波动和结构共振所掩盖，呈现出强非线性、强非平稳、瞬态冲击稀疏、频谱分布漂移等典型表现，因此单纯依赖传统时域统计量、固定频带滤波或傅里叶分析，往往难以准确捕获故障本质。传统诊断思路如果仅关注均值、方差、峭度、峰值因子等指标，虽然实现简单，但面对复杂机械系统时，常会出现类间差异不显著、类内波动过大、泛化能力不足等问题，最终导致诊断结果不稳定、报警过早或过晚、维护决策滞后。
希尔伯特 ...