[发明专利]一种基于改进深度森林的齿轮箱故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011406391.9 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112861903B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 陈嘉宇;林翠颖;葛红娟 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/2431;G06N3/0464;G01M13/028;G01M13/021 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 徐晓鹭 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进深度森林的齿轮箱故障诊断方法，涉及机械装备故障诊断领域，针对齿轮箱故障多模态与模态混叠带来的诊断难题，本发明有效解决深度森林结构中数据传递与处理过程中的计算冗余问题，提高诊断效率与稳定性。首先，对采集的振动信号数据进行预处理，获得数据样本，并将其输入改进的多粒度扫描结构，完成数据的多尺度特征增强；其次，提出基于PCA的特征降维算法，优化多尺度特征的数据代表性；然后，在级联森林中，将降维特征与级联森林各层次输出特征进行级联；最后，完成模型训练，并输入测试数据，完成对齿轮箱的故障诊断。本发明能够准确提取有效特征，增加特征代表性，解决向量冗余问题，提高齿轮箱故障诊断准确率与稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 森林 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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