【摘 要】
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针对轴承故障诊断严重依赖人工经验、难以标准化的问题,建立了一种基于集成学习算法的轴承故障诊断模型.通过对轴承进行振动信号的采集,依据机器学习的流程,对振动信号进行特
【机 构】
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中国计量大学质量与安全工程学院,杭州310027;浙江工业大学机械学院,杭州310014
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针对轴承故障诊断严重依赖人工经验、难以标准化的问题,建立了一种基于集成学习算法的轴承故障诊断模型.通过对轴承进行振动信号的采集,依据机器学习的流程,对振动信号进行特征工程处理,采用XGBoost集成算法构建故障诊断模型,并且与随机森林算法对照,验证模型效果.试验证明该模型准确率为92.89%,可以快速准确地以数据化的方式诊断出轴承当前所处的状态,降低对人工经验的依赖,提高轴承的检验效率,标准化轴承检验流程.
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