金属矿山 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (09): 156-163.
顾清华1,2 孙文静1,2 李学现2,3
GU Qinghua1,2 SUN Wenjing1,2 LI Xuexian2,3#br#
摘要: 针对矿山挖掘机发动机工作机理复杂、故障诊断效率低且精度不高的问题,提出了一种基于 IFOA 优化 RotGBM 的矿用挖掘机发动机故障诊断方法。 首先利用随机森林-递归特征消除法(RF-RFE)对采集的挖掘机发动机 故障数据进行特征提取,剔除冗余不相关特征;其次提出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)对 LightGBM 进行超参数 寻优;然后融合旋转森林和 LightGBM 生成 RotGBM,构建了新的故障诊断模型;最后利用某矿山挖掘机发动机故障数 据对模型进行了验证,并与其他常用方法进行了性能对比分析。 仿真结果表明:所提方法的诊断性能优于其他诊断 方法,能达到 98. 31%的诊断精度,0. 22%的误报率和 2. 5%的漏检率,满足矿山挖掘机发动机的故障诊断要求。