自己编的灰色数据融合预测算法与灰色关联度代码

资 源 简 介

自己编的灰色数据融合预测算法与灰色关联度代码

详 情 说 明

在旋转机械故障诊断领域，结合灰色系统理论与数据融合技术能够有效提升预测精度。本文介绍的算法实现了以下核心功能：

灰色关联度改进模型 通过重构关联度算子，解决了传统灰色关联分析对数据波动敏感的问题。算法自动优化分辨系数，在旋转机械振动信号分析中，可量化不同故障特征的相似性程度。

二维全息谱时频处理 针对旋转机械复合故障特征提取难题，算法将时域信号转换为二维全息谱矩阵。采用动态窗函数进行时频分解，可视化呈现轴心轨迹、倍频成分等关键信息。

MATLAB交互式分析平台 集成GUI界面实现以下功能链： 信号预处理（小波去噪/噪声注入） 图像水印嵌入与提取（基于DCT系数调制） ESPIRIT频率估计（抗干扰子空间分解技术）

多算法融合架构 将灰色预测GM(1,1)模型与数据融合技术结合： 初级融合层处理传感器阵列原始数据 决策级融合通过灰色关联度加权输出最终故障概率

该方案已应用于风机轴承故障诊断，相比单一算法误判率降低37%。后续可扩展支持深度学习特征自动提取模块。