基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910496199.4
IPC分类号：G06F17/50;G06K9/62;G01M13/04
申请日期：
2019-06-10
申请人：
合肥工业大学

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著录项信息

专利名称	基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法及系统
申请号	CN201910496199.4	申请日期	2019-06-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-09-27	公开/公告号	CN110287552A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;1;M;1;3;/;0;4查看分类表>
申请人	合肥工业大学	申请人地址	安徽省合肥市包河区屯溪路193号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	合肥工业大学	当前权利人	合肥工业大学
发明人	李兵;韩睿;何怡刚;钱李欣;张晓艺;侯金波;曾文波;崔介兵
代理机构	合肥金安专利事务所（普通合伙企业）	代理人	吴娜

摘要

本发明涉及一种基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法，该方法包括以下顺序的步骤：(1)获取数据集；(2)振动信号分解；(3)计算相关系数；(4)提取特征数据；(5)生成改进随机森林故障诊断模型；(6)现场电机轴承故障诊断；(7)故障提示。本发明还公开了一种实施基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法的系统。本发明提出的改进随机森林算法中决策树以特征选择原理不同的改进C4.5、CART算法分别进行生成，提高了各决策树间诊断差异；本发明提出的改进随机森林算法对各决策树按其先验知识进行了权重分配，按其漏报率、准确率大小分为议长AA及议员BB两类，最终集成后，有效提高了诊断准确率、降低了漏报率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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