一种基于XGBoost特征提取的压缩机故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于XGBoost特征提取的压缩机故障诊断方法。首先，根据故障数据与故障类型自定义XGBoost算法的损失函数，迭代构建故障分裂树；其次，提取样本在故障树中的叶子结点位置索引向量并进行特征编码重构，得到隐含故障信息的智能化表征；然后，基于该表征矩阵，使用SVM、神经网络算法分别建立故障预测模型，实现多故障模式的预测诊断。这种方法的特点是，能够充分挖掘数据中隐含故障特征信息，使故障诊断预测的精度更高。