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基于MATLAB的工業(yè)設(shè)備故障診斷教程7.2數(shù)據(jù)不平衡問題工業(yè)場景中，正常樣本遠(yuǎn)多于故障樣本（數(shù)據(jù)不平衡），會導(dǎo)致模型偏向正常樣本。解決方法：過采樣：用SMOTE算法生成故障樣本（MATLAB中`smote`函數(shù)）；欠采樣：減少正常樣本數(shù)量；調(diào)整類權(quán)重：在模型訓(xùn)練時增加故障樣本的權(quán)重（如`fitcsvm`的`ClassWeight`參數(shù)）。7.3模型過擬合問題過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，但在測試集上表現(xiàn)差。解決方法：交叉驗證：用k-fold交叉驗證（如`cvpartition`的`KFold`參數(shù)）；正則化：增加模型的懲罰項（如SVM的`BoxConstraint`參數(shù)）；增加數(shù)據(jù)量：收集更多故障樣本或用數(shù)據(jù)增強（如添加噪聲、平移信號）。8.總結(jié)與展望8.1教程總結(jié)本教程從數(shù)據(jù)采集→預(yù)處理→特征提取→故障識別的全流程，講解了基于MATLAB的工業(yè)設(shè)備故障診斷方法，重點強調(diào)：數(shù)據(jù)預(yù)處理是基礎(chǔ)（降噪、異常值處理直接影響特征質(zhì)量）；特征提取是核心（時域、頻域、時頻域特征結(jié)合能提高識別準(zhǔn)確率）；模型選擇需結(jié)合數(shù)據(jù)量與特征維度（小樣本用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)，大樣本用深度學(xué)習(xí)）。8.2未來展望隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)故障診斷將向?qū)崟r化、智能化、預(yù)測性方向發(fā)展：智能特征提?。河蒙疃葘W(xué)習(xí)（如Transformer）自動提取更有效的特征；預(yù)測性維護：結(jié)合數(shù)字孿生模型，預(yù)測設(shè)備的剩余壽命（RUL），實現(xiàn)“按需維護”。附錄：MATLAB工具包推薦SignalProcessingToolbox：信號處理與特征提?。籑achineLearningToolbox：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型；DeepLearningToolbox：深度學(xué)習(xí)模型；WaveletToolbox：小

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