模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

• 作者: 何嘉武 冯辅周 曹玉坤 范结绪 饶国强
• 来源期刊: 装甲兵工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 隶属度 评价向茸 模糊识别 状态识别系统
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 机械系统状态评估与故障诊断
• 页码范围: 50-52,80
• 页数: 4页
• 分类号: TP273+.4
• 字数: 2033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1497.2008.04.012

摘要

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法.通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参最及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达剑94%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何嘉武	装甲兵工程学院科研部	21	160	8.0	12.0
2	曹玉坤	装甲兵工程学院科研部	18	85	6.0	8.0
3	冯辅周	装甲兵工程学院机械工程系	89	669	12.0	22.0
4	饶国强	装甲兵工程学院机械工程系	9	253	6.0	9.0