粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法

摘要：

针对三相电机实际识别准确率较低的问题,研究了一种智能的电机故障诊断方法.以三相电机振动数据为研究对象,结合粒子群优化算法和随机森林算法,建立了优化的随机森林算法模型对电机故障状态进行模式识别.提出一种融合K均值聚类算法和随机森林重要性选择方法的敏感特征提取算法,用以对故障敏感特征进行提取.对电机的八种运行状态进行实验验证,实验结果显示该方法能准确和高效地识别出电机故障状态.

关键词：随机森林、电机、故障诊断、特征选择、调整兰德指数、粒子群优化

所属期刊栏目：47

分类号：TM307(电机)

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45