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基于TSMRFDE和随机森林的旋转机械故障诊断

         
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为高效检测旋转机械的故障类型和严重程度,提出了一种具有优异泛化性的旋转机械故障诊断方法。首先,基于反向波动散布熵和时移粗粒化处理,开发了一种新的测量时间序列复杂度的方法,称为时移多尺度反向波动散布熵(TSMRFDE);其次,采用t-随机领域嵌入(t-SNE)对TSMRFDE进行流形降维,减小特征的冗余;最后,将低维故障特征输入至随机森林(RF)分类器进行故障识别。实验结果表明,TSMRFDE-t-SNE-RF在不同平台的实验中都取得了优异的故障识别结果,平均识别准确率分别达到了100%和97.9%,验证了该方法的泛化性和稳定性。

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