【摘 要】
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通过时频分析提取滚动轴承运行状态的振动信号特征参数,经标准化处理后,选择T-SNE降维技术,获得训练样本,研究基于随机森林的故障诊断模型,识别滚动轴承运行状态。经试验验证
【机 构】
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武汉理工大学能源与动力工程学院,武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室,武汉理工大学船舶与海洋工程动力系统国家工程实验室
【基金项目】
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工信部项目(工信部联装函[2019]360号,工信部联装函[2017]21号)
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通过时频分析提取滚动轴承运行状态的振动信号特征参数,经标准化处理后,选择T-SNE降维技术,获得训练样本,研究基于随机森林的故障诊断模型,识别滚动轴承运行状态。经试验验证,该方法诊断准确率达到96%,将该方法应用于滑动轴承,准确率也达到94.6%。T-SNE降维技术可以自动选择适用于不同类型轴承的特征参数;随机森林作为一种机器学习方法,能根据数据的内在规律自动建立适用于不同类型轴承的故障诊断模型。研究表明,T-SNE与随机森林相结合应用于轴承故障诊断具有较好的准确率和通用性。
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