针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程.通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性.验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32％,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障.
故障诊断 算法 集成 自动特征工程 轴承 模态分解