基于优化AdaBoost-CART算法的产品故障诊断方法研究OA

针对传统产品保障领域中故障诊断过度依赖维修人员经验、诊断准确率低、实时性不足等问题,本文提出一种基于分段退化理论修正权重的AdaBoost-CART算法,以实现产品故障的智能诊断。该方法通过分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)算法建立故障弱分类器,将AdaBoost和分段退化理论相结合,构建用于修正样本权重的动态权重迭代机制,同时强化对错分样本的特征提取,形成具有强泛化能力的AdaBoost-CART分类模型。在产品发动机故障数据集上的验证结果表明,优化后的AdaBoost-CART算法准确率达到94.6%,相比优化前产品故障诊断的准确率提升了8.6个百分点。本文所提算法为产品保障维修提供了合理的辅助决策依据,提升了产品保障决策效率和产品工作可靠性。