基于随机森林算法的虚拟仿真实验室仪器故障预警方法

摘要

针对仪器故障频率的预估能力较低,影响预警时效的问题,基于随机森林算法,设计虚拟仿真实验室仪器故障预警方法。以集成神经网络对应仪器故障特征,对较弱置信度的信号作加强处理;应用随机森林算法,构建仪器故障预警模型,以信息熵和信息增益定位不同类型故障信号,以递归形式组建分类树,确定故障特征与设备之间关系,发出故障预警提示,完成虚拟仿真实验室仪器故障预警。测试结果表明,在余弦信号分别为246.12、425.87和648.03 Hz时,对故障信号的产生频率进行预估,估计误差可以控制在0.0025 Hz以下;当对故障信号加入噪声后,频率最大预估误差只有0.0801 Hz,能够对故障信号进行准确判断,及时做出故障预警。