TY  - JOUR
TI  - 磨粒图谱分析与随机森林算法的冶金设备磨损状态监测
AU  - 樊波
JO  - 冶金与材料
PY  - 2025
IS  - 9
SP  - 114
EP  - 116
SN  - 2096-4854
AB  - 冶金设备通常受到恶劣环境因素的干扰，降低传统监测手段的准确性，为解决环境干扰的问题，文章提出基于磨粒图谱分析与随机森林算法的冶金设备磨损状态监测方法。通过采集冶金设备典型磨粒图谱并提取其体态比特征，建立磨粒出刃高度的概率密度函数，并将其与威布尔分布函数结合计算磨粒粒度。然后，将求取的磨粒粒度输入随机森林算法构建设备状态评估模型，继而输出设备的磨损程度。实验结果表明，在研究方法的应用下，监测出的设备磨损等级与实际状态高度一致，平均监测精度高达96.4%。
KW  - 磨粒图谱检测
KW  - 大型冶金设备
KW  - 运行状态监测
KW  - 磨损程度
KW  - 磨粒特征
UR  - https://journal.zazhitong.com/yjycl/articles/2108474164534706178
ER  -