-
题名电机滚动轴承故障的会议制随机森林诊断方法
被引量：4
- 1
-
-
作者
张利宏
罗振鹏
-
机构
内蒙古工业大学电力学院
-
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2021年第9期109-115,共7页
-
基金
内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目(NJZY19077)。
-
文摘
为了提高电机轴承故障的识别准确率,提出了基于自适应多尺度散布熵与会议制随机森林算法的轴承故障诊断方法。分析了电机轴承不同故障信号的特征频率,将局部特征尺度分解和散布熵进行结合,提取了故障信号的自适应多尺度散布熵作为特征向量。在故障模式诊断方面,以随机森林算法为基础融入了决策树的参会权重策略,使专家型决策树具有更大的决策权,从而提高了随机森林算法的故障诊断准确率,将此算法命名为会议制随机森林算法。以美国凯斯西储大学的轴承数据为对象进行实验,在不同故障模式的诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法高出了6.68个百分点;在不同故障程度的内圈故障诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法高出了6.28个百分点,比马尔可夫诊断方法高出了7.86个百分点,以上数据验证了故障诊断方法的有效性。
-
关键词
电机轴承故障诊断
自适应多尺度散布熵
会议制随机森林
参会权重
专家型决策树
-
Keywords
motor bearing fault diagnosis
adaptive multi-scale dispersion entropy
conference random forest
conference right
expert decision tree
-
分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
-
