[发明专利]一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断方法，其特征是，包括以下步骤：

采集农田水泵的历史运行数据，将历史运行数据与对应的运行状态构成训练集，利用训练集训练得到由多个决策树组成的随机森林模型；

采集农田水泵的实时运行数据，将实时运行数据输入随机森林模型，得到运行状态的分布情况；

根据运行状态的分布情况，分析得出水泵是否发生故障的概率，进而预测该水泵是否发生故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断方法，其特征是，所述农田水泵的运行数据包括流量、扬程、功率、转速、温度以及工作压力六类特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断方法，其特征是，所述运行状态包括不存在故障和存在故障两类。

4.根据权利要求3所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断方法，其特征是，所述根据运行状态的分布情况分析得出水泵是否发生故障的概率，包括：

存在故障的概率为各特征存在故障的概率与其对应的权重乘积之和；

不存在故障的概率为各特征不存在故障的概率与其对应的权重乘积之和。

5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断方法，其特征是，预测该水泵是否发生故障包括：

若存在故障的概率大于等于不存在故障的概率，则判断该水泵发生故障；否则判断该水泵未发生故障。

6.一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断装置，其特征是，包括随机森林模型训练模块、实时运行状态计算模块和故障诊断模块，其中：

随机森林模型训练模块，用于采集农田水泵的历史运行数据，将历史运行数据与对应的运行状态构成训练集，利用训练集训练得到由多个决策树组成的随机森林模型；

实时运行状态计算模块，用于采集农田水泵的实时运行数据，将实时运行数据输入随机森林模型，得到运行状态的分布情况；

故障诊断模块，用于根据运行状态的分布情况，分析得出水泵是否发生故障的概率，进而预测该水泵是否发生故障。

7.根据权利要求6所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断装置，其特征是，所述农田水泵的运行数据包括流量、扬程、功率、转速、温度以及工作压力六类特征。

8.根据权利要求7所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断装置，其特征是，所述运行状态包括不存在故障和存在故障两类。

9.根据权利要求8所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断装置，其特征是，故障诊断模块中，所述根据运行状态的分布情况分析得出水泵是否发生故障的概率，包括：

存在故障的概率为各特征存在故障的概率与其对应的权重乘积之和；

不存在故障的概率为各特征不存在故障的概率与其对应的权重乘积之和。

10.根据权利要求9所述的一种基于随机森林算法的农田水泵故障诊断装置，其特征是，故障诊断模块中，所述预测该水泵是否发生故障包括：

若存在故障的概率大于等于不存在故障的概率，则判断该水泵发生故障；否则判断该水泵未发生故障。