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Fault diagnosis of tractor auxiliary gearbox using vibration analysis and random forest classifier

Information Processing in Agriculture 2022年第1期9卷 60-67页

作者： mohammad hosseinpour-zarnaq Mahmoud Omid Ebrahim Biabani-Aghdam Department of Agricultural Machinery Engineering Faculty of Agricultural Engineering and TechnologyUniversity of TehranKarajIran Biosystems Engineering Department Tarbiat Modares UniversityTehranIran

Accurate detection of mechanical components faults is an essential step for reduction of repair cost,human injury probability and loss of *** intelligent fault diagno-sis systems in tractor could prevent secondary damage,thereby avoiding heavy *** this study,fault diagnosis of tractor auxiliary gearbox is *** signals of healthy and faulty pinions gear under three different operational conditions(Rotational speeds of 600 RPM,1350 RPM and 2000 RPM)were collected,and discrete wave-let transform(DWT)was used as signal *** statistical features were calcu-lated from collected ***-based feature selection(CFS)method was used to find the best *** forest(RF)and multilayer perceptron(MLP)neural net-works were employed to classify the *** overall accuracy of RF classifier without using feature selection were 86.25%,at 600 *** corresponding values of RF trained with the optimal 6 features by using CFS was 92.5%.The best results obtained at 1350 RPM,since the detection accuracy was 95%.The results of this study demonstrated the effectiveness and feasibility of the proposed method for fault diagnosis of tractor auxiliary gearbox.

关键词： Gearbox Fault diagnosis Vibration analysis Discrete wavelet transform Feature selection Random forest

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