【摘 要】
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针对齿轮故障振动信号的非平稳、非线性特点及有标签故障样本稀缺的问题,提出一种基于半监督随机森林分类算法的齿轮故障诊断方法。该模型先利用变分模态分解(Variational mo
【机 构】
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沈阳理工大学机械工程学院,航宇救生装备有限公司
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针对齿轮故障振动信号的非平稳、非线性特点及有标签故障样本稀缺的问题,提出一种基于半监督随机森林分类算法的齿轮故障诊断方法。该模型先利用变分模态分解(Variational mode decomposition,简称VMD)方法将齿轮故障振动信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic mode function,简称IMF),并对各IMF分量进行特征提取。然后利用随机森林算法依次选择相关性较高的敏感特征,最后利用改进的半监督学习自训练方法结合随机森林算法,用少量标记样本训练初始分类器,再对大量未标记样
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