基于GBDT的城轨塞拉门早期机械故障诊断

摘要：

为了提高城轨塞拉门系统的智能化水平,增强城轨塞拉门运行的安全性、可靠性,提出一种基于ReliefF优化梯度提升决策树的塞拉门早期故障诊断方法,对塞拉门故障隐患进行实时有效监测和排查.在不同早期故障类型下进行城轨塞拉门早期故障试验,利用传感器采集塞拉门电机转速、转矩以及电流,通过特征工程建立数据集;运用ReliefF多分类特征筛选并从中提取故障特征,与主成分分析法、线性判别分析相比,ReliefF特征筛选表现最优;使用梯度提升决策树算法进行模型训练与早期故障类型识别,采取网格调参与五折交叉验证法进行超参数寻优,缩短运算时间.采用集中学习投票机制,得出最终分类结果,模型精度达到90％以上,具有鲁棒性.

关键词：故障诊断、ReliefF、梯度提升决策树、城轨塞拉门

所属期刊栏目：20

分类号：U270.38+6(车辆工程)

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：32-36