【摘 要】
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随着工业界新兴技术的不断发展,工业机械设备呈现复杂化、精密化趋势。滚动轴承作为机械设备的核心组件之一,故障发生频率随使用年限增长。由于滚动轴承类型多样且结构复杂,实际故障诊断过程中,难以匹配故障现象与故障原因。为了解决该问题,基于机器学习的故障诊断技术得到广泛研究和应用,其中决策树算法是故障诊断领域成功的技术之一。决策树算法虽被成功应用,但仍存在诊断结果不准确、时间成本较高和诊断效率低下等问题。本
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随着工业界新兴技术的不断发展,工业机械设备呈现复杂化、精密化趋势。滚动轴承作为机械设备的核心组件之一,故障发生频率随使用年限增长。由于滚动轴承类型多样且结构复杂,实际故障诊断过程中,难以匹配故障现象与故障原因。为了解决该问题,基于机器学习的故障诊断技术得到广泛研究和应用,其中决策树算法是故障诊断领域成功的技术之一。决策树算法虽被成功应用,但仍存在诊断结果不准确、时间成本较高和诊断效率低下等问题。本文分析了多个属性间多重共线性问题以及传统决策树算法的局限性,提出了基于多元Logistic回归分析算法和基于泰勒级数的C4.5决策树算法。针对决策树算法模型构建过程中,多个故障属性间存在多重共线性,对故障分类结果造成不准确问题,本文首先使用了K-S非参数正态分析和Spearman算法相关性检验。前者将原始得到累积理论频率和观测的经验频率分布加以比较,以寻求二者之间的偏离值,来判定数据是否符合某种分布。后者引入矩阵中的秩,对故障属性进行数据相关性分析,同时结合VIF因子进行故障自变量间多重共线性关系诊断。最后提出了多元Logistic回归分析算法,将筛选后剩余显著属性用于构建滚动轴承决策树故障诊断模型。针对传统决策树C4.5算法时间成本较高、诊断效率低下问题,本文引入泰勒级数参与决策树模型函数运算,通过对数函数泰勒级数多项式优化决策树模型函数,将传统决策树C4.5算法中的信息熵、信息增益、信息增益率等公式进行改进,将决策树模型中相关的对数公式运算转化为有限项的基础四则运算,最后根据信息增益率大小,构建改进后的决策树模型。本文采用国家标准化管理委员会发布轴承数据集,设计多组对比实验,验证其有效性。根据属性筛选对比实验结果,基于多元Logistic回归分析算法在故障诊断性能上有很好的优越性,故障诊断结果运行时间缩短,模型构建准确率提升,多属性间多重共线性问题下降。根据改进的决策树算法对比实验结果,引入泰勒级数的C4.5算法,提升了决策树模型分类效率,降低了模型诊断时间复杂度。
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