摘要
本发明公开了一种基于改进C4.5的真空干泵多故障预测方法及系统,方法包括:使用改进C4.5算法构建决策树模型并利用真空干泵的全寿命振动信号数据进行训练,得到训练好的多故障预测模型;获取真空干泵实时运行监测的振动信号数据,并对所述数据进行预处理;将预处理后的振动信号数据输入训练好的多故障预测模型,以预测振动信号数据中是否出现故障,并输出故障预测结果,所述预测结果包括故障类型及故障发生时间。本发明通过透明的决策过程、实时更新、精细特征提取和强大的多故障分类能力,解决了现有技术的不足,能够有效预测真空干泵的多种重叠故障,为设备维护提供及时的决策支持。
技术关键词
干泵
构建决策树
数据
真空
信号
算法
特征值
训练特征
协方差矩阵
标签
寿命
权重机制
决策树模型
时域特征
样本
频域特征
预测系统
传感器
滑动窗口
系统为您推荐了相关专利信息
性格分析方法
情绪特征
计算机可读指令
大语言模型
样本
颗粒物监测方法
热红外遥感影像
煤田火区
土壤水分数据
反演算法
高分辨率视频数据
虚拟身份标识
监测方法
玩家互动游戏
神经网络架构
人机交互器
砂轮主轴
修磨组件
修形系统
修形方法