随机森林集成学习模型在高压真空断路器振动信号分析中的应用

摘要

基于机械振动信号对高压断路器进行故障诊断是一种有效的手段.提出一种基于振动信号的随机森林集成学习模型,进一步提高了故障诊断模型的效率和准确度.首先,获取电磁斥力机构高压断路器两个不同位置的分闸振动信号;然后,利用小波包分解对振动信号进行时、频特性分析,并计算振动信号的各频段归一化能量向量;最后,基于随机森林集成学习模型进行故障诊断和识别.实验结果显示,随机森林集成学习模型具有显著的泛化性能,使用简单,诊断更加快速、准确.