基于随机森林的电机异音故障诊断方法

针对电机异音故障检测技术存在准确率低、模型复杂等问题,提出一种基于随机森林的电机异音故障诊断方法。通过自行研制的汽车智能座椅靠背电机振动测试平台,分析电机故障产生过程及异音的特征,并从时域中提取11个特征表征异音信号的变化;通过主成分分析法对所提取的特征进行降维,在训练基于随机森林和概率神经网络的电机故障智能识别方法基础上,通过自行研制的汽车智能座椅靠背电机振动测试平台采集数据,得到随机森林的平均识别准确率为95.11%±2.17%,概率神经网络的平均识别准确率为93.90%±2.16%。