基于加权随机森林的高速列车牵引逆变器故障诊断方法

本发明公开了一种基于加权随机森林的高速列车牵引逆变器故障诊断方法，属于故障诊断领域，对牵引逆变器控制的绝缘栅双极晶体管进行故障诊断，具体包括如下步骤：提取原始信号的时域特征、频域特征和时频域特征并构建特征数据集；在特征数据集上运行随机森林算法得到特征重要性，利用特征重要性和递归特征消除方法得到最优特征集；在最优特征集对应的数据集上建立加权随机森林模型并通过该模型实现故障诊断。本发明能够优化提取的特征，去除低重要性特征对故障诊断算法性能的影响；同时，提出了特征加权随机森林算法，增加了重要特征的利用率，并充分利用特征的信息差异性，提升了故障诊断的准确率。