一种基于TM-TSO-RF的综合传动装置故障预测算法

本发明公开一种基于TM‑TSO‑RF的综合传动装置故障预测算法，包括以下步骤：S1、采集传动装置的离合器油压传感器数据；S2、通过TOPSIS算法对油压传感器数据进行预处理，得到模型输入数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集；S3、对于训练数据集，采用Tent映射的金枪鱼群优化算法(TM‑TSO)对随机森林进行训练，得到基于Tent映射的金枪鱼群优化算法优化的随机森林(TM‑TSO‑RF)；S4、将测试数据集输入到优化后的随机森林(TM‑TSO‑RF)中，对离合器进行故障预测，输出预测结果。本发明弥补了随机森林本身的部分缺陷，提高了预测模型的预测精度，与决策树、支持向量机、GBDT等算法实验对比来看，TM‑TSO‑RF具有更高的预测精度和实用性。