Research on bearing fault diagnosis based on machine learning and SHAP interpretability analysis
5.0
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-11-21 19:39
摘要：
本研究提出了一种结合多种机器学习算法和SHAP可解释性分析的轴承故障诊断方法，旨在提高工业生产的安全性和经济效率。通过构建一个15维的综合特征系统，研究展示了XGBoost模型在故障检测中的优越性能，准确率达到91.0%，召回率达到98.9%。SHAP分析进一步揭示了频域复杂性、振动能量和冲击特征在故障诊断中的重要性，为工业应用提供了科学依据。
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关键证据
研究提出了一种结合多种机器学习算法和SHAP可解释性分析的轴承故障诊断方法。
实验结果显示，XGBoost模型在准确性和召回率上表现优异。
SHAP分析揭示了频域复杂性、振动能量和冲击特征是故障诊断的核心指标。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种结合多种机器学习算法和SHAP可解释性分析的轴承故障诊断方法，旨在提高工业生产的安全性和经济效率。通过构建一个15维的综合特征系统，研究展示了XGBoost模型在故障检测中的优越性能，准确率达到91.0%，召回率达到98.9%。SHAP分析进一步揭示了频域复杂性、振动能量和冲击特征在故障诊断中的重要性，为工业应用提供了科学依据。