26、机器学习算法在不同领域的应用研究

机器学习算法在不同领域的应用研究

一、齿轮箱故障检测的机器学习算法分类精度分析

1.1 不同分类器的分类精度

在齿轮箱故障检测中，使用了多种机器学习算法，包括朴素贝叶斯、K近邻（KNN）、决策树、随机森林和支持向量机（SVM）。以下是不同螺旋齿轮模型与齿轮故障类型组合下各分类器的分类精度：
| 序号 | 螺旋齿轮类别与故障类型 | 朴素贝叶斯分类器（%） | KNN分类器（%） | 决策树分类器（%） | 随机森林分类器（%） | SVM分类器（%） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | HG2 与 GFT - 1 | 52.96 | 51.59 | 52.58 | 52.75 | 49.18 |
| 2 | HG3 与 GFT - 2 | 52.71 | 51.83 | 51.77 | 51.93 | 50.75 |
| 3 | HG4 与 GFT - 3 | 51.51 | 51.68 | 53.71 | 52.82 | 49.88 |
| 4 | HG5 与 GFT - 4 | 64.15 | 60.04 | 63.45 | 62.74 | 50.49 |

从表格数据可以看出，在不同的螺旋齿轮与故障类型组合中，各分类器的表现有所差异。例如，在 HG5 与 GFT - 4 的组合下，朴素贝叶斯分类器的精度达到了 64.15%，相对较高。

1.2 算法结论

所有用于齿轮箱故障检测的机器学习算法都是基于时域振动信号建立的。通过使用朴素贝叶斯、KNN、决策树、随机森林和 SVM 算法进行齿轮箱故障