基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断

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,随机森林算法避免了复杂的寻参过程和传统分类器的过拟合现象,能够处理大规模数据集,通过分类器的组合,提高了故障诊断准确率,并缩短了分类模型的预测时间,具有较好的应用前景。