基于XGBoost的采煤机健康状态评估方法研究

doi:10.11799/ce202205032

煤炭工程 ›› 2022, Vol. 54 ›› Issue (5): 175-181.doi: 10.11799/ce202205032

基于XGBoost的采煤机健康状态评估方法研究

曹现刚，陈瑞昊，李彦川，伍宇泽，岳东

西安科技大学

收稿日期:2021-12-22 修回日期:2022-02-23 出版日期:2022-05-13 发布日期:2022-05-23
通讯作者: 陈瑞昊 E-mail:449024123@qq.com

Research on XGBoost-based Health Evaluation Method of Shearer

Received:2021-12-22 Revised:2022-02-23 Online:2022-05-13 Published:2022-05-23

摘要/Abstract

摘要： 针对采煤机状态监测参数存在冗余性和数据类别不平衡等问题，在选取采煤机状态指标数据的基础上引入XGBoost集成学习算法对采煤机健康状态进行评估。首先，选择综合相关系数，即Spearman相关系数和Person相关系数进行综合用于表征采煤机状态数据变量间的相关关系，通过计算状态参数间的相关系数筛选出采煤机健康状态评估指标|根据专家经验对采煤机状态量进行等级划分，建立训练样本。整个样本采用XGBoost集成学习算法训练，通过交叉验证法选择合适参数，建立最优模型。最后，根据采煤机实例数据集进行模型验证和分析。实验结果表明：基于XGBoost的采煤机健康状态评估方法平均准确率可达98.50%，能有效解决数据集的不平衡问题和状态评估难题。

关键词: 采煤机, 相关系数, XGBoost, 状态评估

中图分类号:

TD421.6

曹现刚, 陈瑞昊, 李彦川, 伍宇泽, 岳东. 基于XGBoost的采煤机健康状态评估方法研究[J]. 煤炭工程, 2022, 54(5): 175-181.

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基于XGBoost的采煤机健康状态评估方法研究

Research on XGBoost-based Health Evaluation Method of Shearer

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