TY -的A2 Garcia-Perez Arturo盟——秦Xiwen盟——徐,鼎鑫盟——咚,于宁波盟——崔Xueteng盟——张Siqi PY - 2021 DA - 2021/06/24 TI -滚动轴承的故障诊断基于改进森林深处SP - 9933137六世- 2021 AB -滚动轴承故障诊断是一个有意义和具有挑战性的任务。大多数方法首先提取统计特征,然后进行故障诊断。目前,智能识别轴承的技术主要依赖于深层神经网络,计算机设备有很高的要求,努力在hyperparameter调优。解决这些问题,基于改进的滚动轴承故障诊断方法森林深处算法。首先,提取滚动轴承故障特征信息的杂粮扫描,然后是故障诊断进行级联森林。考虑到配件的质量和多样性分类器,分类器和级联策略更新。为了验证该方法的有效性,与传统的机器学习方法进行了比较。结果表明,该方法可以更准确地识别不同类型的缺陷和强劲。同时,它有很少hyperparameters和计算机硬件要求很低。SN - 1070 - 9622你——https://doi.org/10.1155/2021/9933137 - 10.1155 / 2021/9933137摩根富林明冲击和振动PB - Hindawi KW - ER