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(wèn)題工業(yè)場(chǎng)景中，正常樣本遠(yuǎn)多于故障樣本（數(shù)據(jù)不平衡），會(huì)導(dǎo)致模型偏向正常樣本。解決方法：過(guò)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(lèi)權(quán)重：在模型訓(xùn)練時(shí)增加故障樣本的權(quán)重（如`fitcsvm`的`ClassWeight`參數(shù)）。7.3模型過(guò)擬合問(wèn)題過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)差。解決方法：交叉驗(yàn)證：用k-fold交叉驗(yàn)證（如`cvpartition`的`KFold`參數(shù)）；正則化：增加模型的懲罰項(xiàng)（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(qiáng)（如添加噪聲、平移信號(hào)）。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(shí)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(diǎn)強(qiáng)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(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征結(jié)合能提高識(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)，大樣本用深度學(xué)習(xí)）。8.2未來(lái)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(shí)化、智能化、預(yù)測(cè)性方向發(fā)展：智能特征提取：用深度學(xué)習(xí)（如Transformer）自動(dòng)提取更有效的特征；預(yù)測(cè)性維護(hù)：結(jié)合數(shù)字孿生模型，預(yù)測(cè)設(shè)備的剩余壽命（RUL），實(shí)現(xiàn)“按需維護(hù)”。附錄：MATLAB工具包推薦SignalProcessingToolbox：信號(hào)處理與特征提?。籑achineLearningToolbox：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型；DeepLearningToolbox：深度學(xué)習(xí)模型；WaveletToolbox：小