【摘 要】
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针对矿山挖掘机发动机工作机理复杂，故障诊断效率低且精度不高的问题，提出一种基于IFOA优化RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断方法。首先利用随机森林-递归特征消除法（RF-RFE）对采集的挖掘机发动机故障数据进行特征提取，剔除冗余不相关特征。其次提出一种改进的果蝇优化算法（IFOA）对LightGBM进行超参数寻优。然后融合旋转森林和LightGBM生成RotGBM，构建新的故障诊断模型。最后利
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：52074205）； 陕西省自然科学基础研究计划项目（编号：2020JC-44）；
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针对矿山挖掘机发动机工作机理复杂，故障诊断效率低且精度不高的问题，提出一种基于IFOA优化RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断方法。首先利用随机森林-递归特征消除法（RF-RFE）对采集的挖掘机发动机故障数据进行特征提取，剔除冗余不相关特征。其次提出一种改进的果蝇优化算法（IFOA）对LightGBM进行超参数寻优。然后融合旋转森林和LightGBM生成RotGBM，构建新的故障诊断模型。最后利用某矿山挖掘机发动机故障数据对模型进行验证，并与其他常用方法进行性能对比分析。仿真结果表明：所提方法的诊断性能比其他诊断方法更好，能达到98.31%的诊断精度，0.22%的误报率和2.5%的漏检率，满足矿山挖掘机发动机的故障诊断要求。
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