改进随机森林算法在电机轴承故障诊断中的应用OA北大核心CSCDCSTPCD
Applications of the Improved Random Forest Algorithm in Fault Diagnosis of Motor Bearings
电机轴承状态直接影响电机运行可靠性.随机森林算法具有较强的抗噪和适应能力,广泛应用于电机轴承故障诊断中.针对随机森林中传统决策树算法在连续特征属性值数目过大时复杂度高及易过拟合等问题,基于聚类思想构造自适应滑动步长减少其分类结点数,提出改进的C4.5决策树和分类回归树算法;针对传统随机森林算法中各决策树产生错误差异小、投票方法忽略强弱分类器差异及漏报率等问题,使用不同决策树算法进行分类,并借鉴议会制思想确定各决策树等级及权重,提出一种计及漏报率的…查看全部>>
李兵;韩睿;何怡刚;张晓艺;侯金波
可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009
机械制造
电机轴承故障诊断随机森林算法议会制漏报率
《中国电机工程学报》 2020 (4)
1310-1319,后插26,11
国家自然科学基金面上项目(51777050)装备预先研究项目(41402040301)湖南省自然科学基金面上项目(2017JJ2080)
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