基于XGBoost算法的汽轮机转子故障原因定位方法
来源：动力工程学报杂志2021年第6期北京时间：
作者：王新伟, 钱虹, 冷述文, 杨宝清,
摘要：提出了基于XGBoost算法的汽轮机转子故障原因定位方法，首先对由故障类型和相关参数组成的原始样本集进行特征分析，评估各特征的重要度，然后利用XGBoost算法构建汽轮机转子故障原因定位模型，利用转子故障数据对模型进行训练和测试，最后将具体的故障原因链接到故障知识库，采取相应的故障修复措施。结果表明：相比随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）模型，XGBoost模型可有效识别汽轮机转子3种故障类型下的9种故障原因，其分类准确率更高。
关键词：汽轮机转子,XGBoost算法,故障类型,运行参数,故障原因定位,故障知识库,
