随机森林算法用于采煤机液压摇臂传动故障诊断

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采煤机液压摇臂在故障工况下，其振动信号的分布参数会发生变化，信号形态随之趋于复杂。与此同时，作业环境中的电磁干扰、传动环节各信号之间的相互叠加，以及摇臂结构自身共振产生的成分，都会带入大量噪声。这些噪声与故障特征信号混叠在一起，导致在不同故障状态下难以有效筛选出真正与故障相关的特征，进而影响故障诊断结果的准确性。

信号去噪是诊断的前置环节

针对上述问题，有研究提出以随机森林算法为基础的采煤机液压摇臂传动故障诊断方法。该方法首先对摇臂传动信号进行去噪处理，采用的工具为集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）。通过这一分解手段对原始信号做预处理，目的是降低噪声成分对后续特征提取的干扰，为故障特征的筛选创造更清晰的数据条件。

特征筛选与算法分类相结合

在去噪的基础上，研究引入峭度等指标参与信号特征的刻画，并借助随机森林算法完成故障状态的识别与分类。随机森林作为集成学习方法，在处理多特征、含噪声的工业信号时具备一定的稳定性，这与摇臂传动信号噪声来源多、特征混叠明显的特点相契合。该思路的核心在于先改善信号质量，再依托算法对故障特征进行判别，从而提升诊断环节的准确性。

从技术路径看，这一方法将信号预处理与机器学习分类衔接起来，回应了采煤机液压摇臂传动故障诊断中噪声干扰强、特征筛选难的实际问题。相关研究刊载于《液压气动与密封》2026年第10期，可为液压传动系统状态监测与故障识别领域的技术人员提供参考。