摘要：齿轮箱作为关键传动部件，其运行状态直接影响工业生产的稳定性和经济性。本文探讨了基于随机森林算法的齿轮箱故障诊断与剩余寿命预测方法。该方法利用数据驱动策略，处理齿轮箱振动信号。通过分析信号特征提取、特征选择对模型性能的影响，论证了随机森林在故障分类任务中的有效性。研究表明，结合有效的特征工程，随机森林能显著提高故障诊断准确率。同时，本文阐述了将随机森林应用于剩余寿命预测的潜力，旨在为实现齿轮箱的预测性维护提供一种高效、可靠的技术途径，克服传统方法在复杂系统建模上的局限性。

关键字：齿轮箱；故障诊断；剩余寿命预测；随机森林

一、引言

齿轮箱在现代工业装备中承担着传递动力和改变转速的核心功能，其健康状况对整个系统的安全运行至关重要。然而，齿轮箱往往工作在复杂、恶劣的环境下，易发生齿轮断裂、磨损、轴承损坏等故障。传统的定期检修或事后维修模式成本高昂且效率低下，难以满足现代工业对设备可靠性和连续运行性的高要求。因此，发展精确的故障诊断 FD 与可靠的剩余寿命预测 RUL 技术，实现预测性维护，已成为工业界和学术界的研究热点。

近年来，随着传感器技术和数据处理能力的发展，基于状态监测数据的智能诊断方法取得了显著进展。姚鹏飞等人的研究指出，在农业生产等较差作业环境中，传统故障传感器灵敏度可能降低，影响故障判断的及时性。这凸显了开发更鲁棒的智能诊断技术的必要性。同时，杜坤的研究强调，对于日益复杂的齿轮等设备，建立精确的解析模型进行故障诊断和寿命预测变得极其困难，基于数据驱动的方法为此提供了有效的解决方案。本文聚焦于随机森林 RF 算法，一种强大的集成学习方法，探讨其在齿轮箱故障诊断和剩余寿命预测中的应用潜力与优势。

二、基于随机森林的齿轮箱故障诊断

（一）随机森林算法原理

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。它通过构建多棵决策树，并结合每棵树的预测结果进行最终决策，通常采用投票法进行分类，或均值法进行回归。其核心优势在于引入了样本随机抽样和特征随机选择，增强了模型的泛化能力和抗噪声能力，有效避免了单决策树易过拟合的问题。

（二）信号处理与特征工程

有效的故障诊断始于高质量的数据和信息丰富的特征。齿轮箱故障通常伴随着振动信号的异常变化。研究实践中，常采集齿轮箱的振动加速度信号作为原始数据。对原始信号进行处理以提取故障特征是关键步骤。姚鹏飞等在其拖拉机齿轮箱故障诊断研究中，采用了离散小波变换 DWT 处理振动信号。杜坤的研究则应用了快速傅里叶变换 FFT 进行特征提取。这些信号处理技术能有效揭示隐藏在时域信号中的频域特征或时频特征。

特征选择对于提升模型性能和降低计算复杂度至关重要。过多的冗余或无关特征会干扰分类器的学习过程。姚鹏飞等的研究验证了相关性特征选择 CFS方法的有效性，在特定工况下，使用 CFS 筛选出的最佳特征训练的 RF 模型，其故障预测准确率从未使用特征选择的 86.25% 显著提升至 95.0% 。这表明，精心的特征工程是发挥 RF 算法性能的关键环节。其他如决策树 J48 算法也可用于特征降维与选择，如杜坤研究所述。

（三）随机森林在故障诊断中的应用效果

将经过处理和选择的特征输入随机森林分类器进行训练和测试，可实现对齿轮箱不同健康状态或故障模式的识别。姚鹏飞等的研究结果显示，即使不进行特征选择，RF 算法在拖拉机齿轮箱故障诊断中也达到了 86.25% 的准确率，优于同期比较的多层感知器 MLP 神经网络。经过特征选择优化后，准确率进一步提升，证明了 RF 算法在齿轮箱故障诊断领域的优越性能。相比之下，杜坤研究中基于朴素贝叶斯方法的分类精度为 83.74% ，也显示了数据驱动方法的潜力，但 RF 在特定研究中表现出更高的准确度上限。RF 算法对高维数据处理能力强，对缺失数据不敏感，使其在处理复杂的工业监测数据时具有天然优势。

三、基于随机森林的剩余寿命预测

齿轮箱的剩余寿命预测 RUL 是比故障诊断更具挑战性的任务，它要求模型不仅能识别故障，还能预测从当前状态到发生功能失效所需的时间。

（一）面向 RUL 的特征构建

RUL 的关键在于构建能够反映设备退化状态的健康指标 ΔHI 这通常需要从长时间序列的监测数据中提取趋势性特征。杜坤在其基于贝叶斯方法的轴承RUL 研究中，采用了小波阈值去噪提取健康指标，并结合线性降维和特征累计方法。类似地，在应用 RF 进行 RUL 时，也需要从振动信号或其他监测信号中提取能表征磨损、裂纹扩展等缓慢退化过程的特征。这些特征可能包括时域统计量、频域能量、熵值等随时间变化的指标。

（二）随机森林在 RUL 中的应用框架

随机森林本身可以作为回归器使用。在 RUL 任务中，可以将构建的健康指标或退化特征作为输入，将对应的剩余寿命作为输出，训练 RF 回归模型。通过学习历史退化数据中特征与剩余寿命的关系，模型能够对新的监测数据预测其剩余寿命。RF 的集成特性有助于平滑预测结果，提高预测的稳定性。杜坤研究中基于改进贝叶斯推理的轴承 RUL 预测获得了 93.49% 的平均精度，展示了数据驱动方法在 RUL 任务上的巨大潜力。虽然该研究使用的是贝叶斯方法，但其成功为 RF 等其他数据驱动方法应用于 RUL 提供了借鉴和信心。RF 算法处理非线性关系的能力和对数据噪声的鲁棒性，使其成为处理复杂退化过程数据、进行 RUL 预测的一个有前景的选择。

结论

本文探讨了基于随机森林算法的齿轮箱故障诊断与剩余寿命预测技术。分析表明，随机森林作为一种强大的数据驱动方法，在处理齿轮箱振动信号、识别故障模式方面展现出优异性能。结合有效的信号处理技术，诸如离散小波变换，以及关键的特征选择步骤，例如相关性特征选择，能够显著提升诊断准确率。研究证据支持 RF 在特定条件下优于其他机器学习模型。

此外，随机森林在理论上具备应用于齿轮箱剩余寿命预测的能力。通过构建合适的健康指标和退化特征，利用 RF 的回归功能，可以建立从监测数据到剩余寿命的映射关系。数据驱动方法，包括随机森林，为解决传统基于模型方法在面对复杂系统时的局限性提供了有效途径。综合而言，随机森林算法为实现齿轮箱的智能故障诊断和预测性维护提供了重要的技术支撑，有助于提升工业设备的可靠性与运行效率。

参考文献

[1] 姚鹏飞, 涂亚楠, 王瑞红. 2024. 基于随机森林算法拖拉机齿轮箱故障诊断研究 [J]. 农机化研究 , 46（03）:246-251.

[2] 杜坤 . 2018. 基于贝叶斯算法的齿轮箱故障诊断和剩余寿命预测 [D]. 湖南工业大学.