一种基于改进随机森林的发动机打紧故障类型分类方法

本发明属于工业自动化与机器学习应用技术领域，具体涉及一种基于改进随机森林的发动机打紧故障类型分类方法，其特征在于，具体操作步骤如下：1)将拧紧曲线数据附加标签；2)数据预处理，去除噪音点,完成主要曲线段提取；3)特征提取；4)训练改进的随机森林模型，完成分类。与现有技术相比，本发明的有益效果是：基于改进随机森林的缺陷数据分类算法，能够对缺陷数据进行分类，还能有效检测出新类型的缺陷数据，不但可以对已有缺陷类型的数据进行分类，而且能有效识别出新类型的故障数据，降低了潜在的风险，具有显著的技术和经济应用价值。