【摘 要】
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本文研究了基于随机共振和随机森林的轴承故障诊断方法。首先将原始的轴承故障数据分为训练集和测试集,然后将数据集通过随机共振处理以增强弱故障特征,之后将增强后的故障数
【机 构】
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西安理工大学印刷包装与数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目——风电齿轮箱微弱故障自适应多尺度随机共振增强检测方法研究(No.51705420);陕西省自然科学基金资助项目——空气随从力作用下运动薄膜的非线性振动及稳定性控制研究(No.2018JM5023)
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本文研究了基于随机共振和随机森林的轴承故障诊断方法。首先将原始的轴承故障数据分为训练集和测试集,然后将数据集通过随机共振处理以增强弱故障特征,之后将增强后的故障数据输入随机森林中进行模型训练,通过调整合适的模型参数,计算出最终正确率。结果表明,与传统的机器学习相比,本文提出的方法具有更高的识别准确率,可为智能印刷机的设计及故障诊断提供理论指导和技术支持。
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