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申请/专利权人：山东科技大学
申请日：2024-12-05
公开（公告）日：2024-12-31
公开（公告）号：CN119226946A
专利技术分类：...有关类别数目的[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于迁移随机森林的高速列车牵引电机故障诊断方法，属于高速列车故障诊断技术领域，具体包括如下步骤：采集多工况下高速列车牵引电机在多种状态下的原始信号，从原始信号中提取时域特征和频域特征并整合形成特征数据集；进行源工况数据和目标工况数据的分布对齐；构建初始随机森林故障诊断模型；利用分布对齐后的目标工况数据集更新模型参数，构建迁移随机森林故障诊断模型；采集当前工况的样本，基于迁移随机森林故障诊断模型，实现在线的故障诊断。本发明能够克服多工况引起的数据分布差异问题，充分利用相关工况下的故障信息，提升了牵引电机的故障诊断准确率。
专利权项：1.一种基于迁移随机森林的高速列车牵引电机故障诊断方法，其特征在于，对牵引电机进行故障诊断，具体包括如下步骤：步骤1、采集多工况下高速列车牵引电机在多种状态下的原始信号，从原始信号中提取时域特征和频域特征并整合形成特征数据集；步骤2、设计基于平衡分布自适应的数据非线性变换方法，进行源工况数据和目标工况数据的分布对齐，消除工况变化导致的分布差异；步骤3、利用分布对齐后的源工况数据集，构建初始随机森林故障诊断模型；步骤4、保持初始随机森林故障诊断模型结构，利用分布对齐后的目标工况数据集更新模型参数，构建迁移随机森林故障诊断模型；步骤5、采集当前工况的样本，采用转换矩阵对当前工况的样本进行转换，将转换后的样本输入迁移随机森林故障诊断模型，得到样本的故障类别，实现在线的故障诊断。
百度查询： 山东科技大学 一种基于迁移随机森林的高速列车牵引电机故障诊断方法
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