摘要: 电机故障的伴生发展，使得利用振动信号进行状态识别时特征众多，造成识别模型训练的维度灾难。针对该问题，本文提出了一种基于EEMD分解和随机森林特征寻优下的ANFIS模型建立方法。该方法应用EEMD进行自适应分解提取IMF方差作为初始特征，通过随机森林袋外估计法进行特征选优训练ANFIS状态识别模型。为验证本方法，采集不同状态下的电机振动信号构造数据集。通过相关性、准确度分析特征寻优的效果，同时训练ANFIS模型，并与传统方法进行比较。对比结果表明，文章所述方法使用特征更少，模型训练时间更短，可用于通过振动信号识别电机状态。