简介：摘要：工程领域中，振动信号的应用遍及各个层面，核心涵盖故障辨识及预测性维护两大领域。本研究旨在探索振动信号特征提取与故障诊断模型的构建策略。探究振动信号的时频属性，频次、幅度及相位等特性参数的提取过程。运用机器学习算法搭建故障诊断平台，运用交叉验证方法对模型进行评估与优化。实验结果表明该方法具备优异的效果和广泛的适用性，工程领域故障诊断创新策略与应用。振动信号中所包含的数据成为研究重点，运用现代科技构建高效故障诊断机制，目的在于提高工程设备故障诊断的准确性与效率，因此，提升设备运行的稳定性与安全性至关重要。
振动信号特征提取与故障诊断模型构建
