杨晓超：推动反腐败国际合作和追逃追赃向纵深发展

内容概要：本文档详细介绍了基于集合经验模态分解（EEMD）和多尺度排列熵（MSPE）的机械故障诊断分类预测项目。项目旨在解决传统故障诊断方法在复杂工业环境中面临的挑战，如信号的非线性和非平稳性、噪声干扰、多尺度特征提取难度以及多类别故障模式识别复杂等问题。通过EEMD对复杂机械振动信号进行有效分解，消除模态混叠，结合MSPE多尺度熵特征提取，全面捕获信号的复杂动态变化，实现对故障信号的精准建模。项目模型架构包括数据采集、信号预处理、EEMD信号分解、MSPE特征提取、特征融合与选择、分类预测和结果评估与可视化等模块。文中还提供了MATLAB实现代码示例，详细解析了EEMD和MSPE的算法原理与实现细节。; 适合人群：从事机械设备故障诊断、信号处理、数据分析的研究人员和技术人员，特别是对基于EEMD和MSPE的故障诊断技术感兴趣的工程师和学者。; 使用场景及目标：① 提取复杂机械振动信号中的故障特征，提高故障诊断的准确性和鲁棒性；② 实现多类别故障的自动分类识别，支持早期故障预警与维护决策；③ 推动智能制造与工业4.0发展，优化资源利用与环境保护，增强设备安全性和生产效率。; 其他说明：本项目不仅具有重要的理论研究价值，更具备广泛的工程应用前景，为现代工业设备的智能监测与维护提供坚实的技术支撑。项目模型架构完整，涵盖从信号采集到故障诊断的全流程，适用于各种复杂工业环境。MATLAB代码示例可供参考和实践，帮助读者更好地理解和应用EEMD-MSPE技术。