基于随机森林的电机异音故障诊断方法 |
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引用本文: | 钟张豪,丑永新,侯千红.基于随机森林的电机异音故障诊断方法[J].盐城工学院学报(自然科学版),2023(2):37-43. |
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作者姓名: | 钟张豪 丑永新 侯千红 |
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作者单位: | 1. 盐城工学院机械工程学院;2. 常熟理工学院电气与自动化工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金青年基金项目(61901062); |
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摘 要: | 针对电机异音故障检测技术存在准确率低、模型复杂等问题,提出一种基于随机森林的电机异音故障诊断方法。通过自行研制的汽车智能座椅靠背电机振动测试平台,分析电机故障产生过程及异音的特征,并从时域中提取11个特征表征异音信号的变化;通过主成分分析法对所提取的特征进行降维,在训练基于随机森林和概率神经网络的电机故障智能识别方法基础上,通过自行研制的汽车智能座椅靠背电机振动测试平台采集数据,得到随机森林的平均识别准确率为95.11%±2.17%,概率神经网络的平均识别准确率为93.90%±2.16%。
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关 键 词: | 电机 振动信号 异音识别 随机森林 主成分分析 特征提取 |
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