【摘 要】
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针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过
【机 构】
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山东科技大学数学与系统科学学院,山东科技大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603223);山东省自然科学基金项目(ZR2016FB01);青岛市应用基础研究计划项目(16-5-1-7-jch,17-1-1-1-jch);中央高校基本科研业务费专项资金项目(18CX02093A);青岛市博士后研究人员应用研究项目;山东科技大学人才引进科研启动基金项目;西交利物浦大学重点项目建设专项资金(KSF-E-34)
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针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类器的组合学习提高故障诊断的准确率,并在风力涡轮动力传动系统故障诊断模拟器系统上进行了多工况多故障的实验验证。首先,收集多工况、多故障的齿轮传感器信号,提取传感器信号的时域特征作为随机森林的输入特征量。然后,利用构建好的随机森林模型进行齿轮组的故障诊断,并将随机森林算法的分类结果与支持向量机方法的分类结果进行对比。通过对故障诊断结果的分析,随
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