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申请/专利权人：北京石油化工学院;沈阳顺义科技股份有限公司
申请日：2024-01-19
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114156A
主分类号：G06F18/2431
分类号：G06F18/2431;G06F18/241;G06F18/15;G06F18/211;G06N3/006;G06N20/20;G06N5/01
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开一种基于TM‑TSO‑RF的综合传动装置故障预测算法，包括以下步骤：S1、采集传动装置的离合器油压传感器数据；S2、通过TOPSIS算法对油压传感器数据进行预处理，得到模型输入数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集；S3、对于训练数据集，采用Tent映射的金枪鱼群优化算法TM‑TSO对随机森林进行训练，得到基于Tent映射的金枪鱼群优化算法优化的随机森林TM‑TSO‑RF；S4、将测试数据集输入到优化后的随机森林TM‑TSO‑RF中，对离合器进行故障预测，输出预测结果。本发明弥补了随机森林本身的部分缺陷，提高了预测模型的预测精度，与决策树、支持向量机、GBDT等算法实验对比来看，TM‑TSO‑RF具有更高的预测精度和实用性。
主权项：1.一种基于TM-TSO-RF的综合传动装置故障预测算法，其特征在于包括以下步骤：S1、采集传动装置的离合器油压传感器数据；S2、通过TOPSIS算法对油压传感器数据进行预处理，得到模型输入数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集；S3、对于训练数据集，采用Tent映射的金枪鱼群优化算法TM-TSO对随机森林进行训练，得到基于Tent映射的金枪鱼群优化算法优化的随机森林TM-TSO-RF；S4、将测试数据集输入到优化后的随机森林TM-TSO-RF中，对离合器进行故障预测，输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京石油化工学院;沈阳顺义科技股份有限公司 一种基于TM-TSO-RF的综合传动装置故障预测算法
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