《表1 5种方法识别准确率对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了证明本文方法的优势，分别选取PSO＿RF、RF、K最近邻、支持向量机和决策树5种故障状态识别方法对数据集进行训练、预测。在此之前，先将振动信号经经验模态分解和局部线性判别分析降维，得到全部的特征信息，暂不进行特征选取。如表1所示，其中:PSO＿RF方法在同工况和变工况条件下识别准确率分别为95.625%和66.25%，要普遍优于其他方法。