| 基于EEMD与随机森林的的供输弹系统早期故障识别 |
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| 引用本文： | 李磊磊,许昕,潘宏侠,韩慧苗,刘燕军,高俊峰.基于EEMD与随机森林的的供输弹系统早期故障识别[J].机械设计与研究,2021,37(2):182-185,190. |
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| 作者姓名： | 李磊磊 许昕 潘宏侠 韩慧苗 刘燕军 高俊峰 |
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| 作者单位： | 中北大学 机械工程学院,太原 030051;中北大学 机械工程学院,太原 030051;中北大学系 统辨识与诊断技术研究所,太原 030051;内蒙古北方重工集团研究院,内蒙古包头 014033;内蒙古一机集团科研所,内蒙古包头 014032 |
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| 摘 要： | 对于供输弹系统早期采集的信号中成分复杂,故障特征难以识别及提取,提出了基于EEMD和随机森林相结合的的故障识别方法.首先对经过预处理的信号进行EEMD分解,对分解后的各个本征模态分量(IMF)求相关系数,选出与原信号较大的5个.结合信息熵和均方根构建每个IMF的混合特征向量,然后运用RF实现了故障的诊断识别,总体识别率达到94.57％,并与决策树的诊断结果进行了对比,证明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | EEMD 均方根 决策树 随机森林 |
Early Fault Identification of Ammunition Feeding and Conveying System Based on EEMD Hybrid Feature Extraction and Random Forest |
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| LI Leilei,XU Xin,PAN Hongxia,HAN Huimiao,LIU Yanjun,GAO Junfeng.Early Fault Identification of Ammunition Feeding and Conveying System Based on EEMD Hybrid Feature Extraction and Random Forest[J].Machine Design and Research,2021,37(2):182-185,190. |
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| Authors: | LI Leilei XU Xin PAN Hongxia HAN Huimiao LIU Yanjun GAO Junfeng |
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