计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2009年
4期
777-785
,共9页
庄进发%罗键%彭彦卿%黄春庆%吴长庆
莊進髮%囉鍵%彭彥卿%黃春慶%吳長慶
장진발%라건%팽언경%황춘경%오장경
故障诊断%随机森林%故障原型%田纳西-伊斯曼
故障診斷%隨機森林%故障原型%田納西-伊斯曼
고장진단%수궤삼림%고장원형%전납서-이사만
为解决不可识别故障诊断中无法有效定位的问题,提出一种基于改进随机森林的故障诊断方法.该方法通过改进决策树的bagging方式,采用条件概率指数进行决策树的无偏节点分裂,并以权重投票法综合决策树的分类结果.在此基础上,利用变量重要性测量来获取辅助故障定位的故障原型指数,从而较好地弥补了随机森林和传统机器学习在故障诊断中的不足和局限性.最后在一个标准数据集和田纳西一伊斯曼故障诊断的问题上进行验证,结果证明了该方法的有效性与可行性.
為解決不可識彆故障診斷中無法有效定位的問題,提齣一種基于改進隨機森林的故障診斷方法.該方法通過改進決策樹的bagging方式,採用條件概率指數進行決策樹的無偏節點分裂,併以權重投票法綜閤決策樹的分類結果.在此基礎上,利用變量重要性測量來穫取輔助故障定位的故障原型指數,從而較好地瀰補瞭隨機森林和傳統機器學習在故障診斷中的不足和跼限性.最後在一箇標準數據集和田納西一伊斯曼故障診斷的問題上進行驗證,結果證明瞭該方法的有效性與可行性.
위해결불가식별고장진단중무법유효정위적문제,제출일충기우개진수궤삼림적고장진단방법.해방법통과개진결책수적bagging방식,채용조건개솔지수진행결책수적무편절점분렬,병이권중투표법종합결책수적분류결과.재차기출상,이용변량중요성측량래획취보조고장정위적고장원형지수,종이교호지미보료수궤삼림화전통궤기학습재고장진단중적불족화국한성.최후재일개표준수거집화전납서일이사만고장진단적문제상진행험증,결과증명료해방법적유효성여가행성.
