基于随机森林算法的齿轮组故障诊断在旋转机械中的应用

简介：
本研究采用随机森林算法对旋转机械设备中的齿轮组进行故障诊断，通过分析振动信号实现早期故障检测与分类，提高设备维护效率和安全性。 为了解决单一分类器在旋转机械故障诊断中的准确率问题，本段落提出了一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用了随机森林中多分类器组合决策树的思想，通过多个分类器的学习来提高故障诊断的准确性，并在一个风力涡轮动力传动系统故障诊断模拟器上进行了多种工况和不同类型的故障实验验证。 首先，我们收集了各种工况下齿轮组在出现不同类型故障时传感器信号的数据。从这些数据中提取出时间域特征作为随机森林算法输入的特征量。然后使用构建好的随机森林模型进行齿轮组的故障诊断，并将该方法与支持向量机分类结果进行了对比。 通过分析实验结果，发现基于随机森林的方法可以避免复杂的参数调整过程和传统单一分类器可能遇到的过拟合问题；同时它还能有效处理大规模数据集。此外，由于是多个分类器组合的结果，这不仅提高了故障诊断准确率还缩短了模型预测时间。因此该方法具有较好的应用前景。