算法是一种融合动态决策树智能搜索和多域故障指标的自适应机械故障诊断方法。首先，利用滤波器组将振动信号分解为不同频带，构建候选频带空间；然后，以多种故障指标（如峭度、基尼系数、谐波信噪比）为目标函数，采用多树或单树动态决策树算法（如重塑汤普森采样）在频带空间中进行高效智能搜索，自动定位包含最丰富故障冲击信息的最优频带。提出方法通过平衡探索与利用，减少了传统穷举搜索的计算量，并能自适应地匹配不同工况下的故障特征。获得最优频带后，进一步对滤波信号进行包络谱分析，提取故障特征频率并定量评估诊断效果。整个流程无需人工经验介入，具有强泛化能力和高诊断精度，适用于滚动轴承、齿轮等旋转机械的早期故障智能诊断。

算法流程：

数据预处理：加载原始振动信号，去除直流分量（减去均值），可选去趋势和预白化处理，消除干扰成分，确保信号平稳性。

故障特征频率计算：根据机械部件参数（如轴承尺寸、转速等）计算理论故障特征频率（如内圈故障频率BPFI、外圈故障频率BPFO），作为后续频带搜索和目标评估的基准。

频带搜索空间构建：利用滤波器组（如Meyer小波滤波器、1/3-二叉树结构）将信号分解为多个子频带。通过设定最小带宽（通常为故障频率的3-6倍）和最大分解层数，生成候选频带集合。

故障指标定义：选择或组合多种故障指标作为目标函数，例如峭度、基尼系数、平滑性指数、谐波信噪比（CHNR）等。可在不同信号域（包络、平方包络、平方包络谱）计算指标值，以量化频带中包含故障冲击信息的丰富程度。

动态决策树搜索：采用多树或单树动态决策树算法（如重塑汤普森采样）在频带空间中进行智能搜索。每棵树对应一个频带维度，算法根据历史评估结果动态调整搜索策略，平衡探索与利用，快速定位故障指标最大的最优频带。

迭代优化与收敛：在每一轮迭代中，算法根据当前模型选择一组频带参数，计算对应的故障指标值，并更新树的统计信息。重复迭代直至达到预设次数或指标收敛，记录最优频带及其对应的滤波信号。

最优信号分析：对最优频带滤波后的信号进行Hilbert变换或复解调，提取包络信号；对包络信号做傅里叶变换得到包络谱，识别故障特征频率及其谐波。

定量评估：计算包络谱中前若干阶故障谐波的平均幅值、谐波信噪比、谐波峭度等指标，量化诊断结果的可靠性。

结果可视化与输出：绘制原始信号与最优滤波信号的时域波形、包络谱、频带搜索热力图、决策树结构等，直观展示诊断过程和结果，输出故障类型及严重程度判断。

# 多树动态决策树（DBT3）核心迭代循环
for epoch in range(max_iter):
    # 对每个维度（树）分别决策
    selected = {}
    for dim in range(dimensions):
        tree = trees[dim]                     # 当前维度的决策树
        # 从各分支的Beta分布采样（成功数+1，失败数+1）
        samples = [np.random.beta(s + 1, f + 1) 
                   for s, f in zip(tree.successes, tree.failures)]
        best_branch = np.argmax(samples)      # 选择采样值最大的分支
        # 从该分支的数值区间均匀采样一个具体值
        low, high = tree.bounds[best_branch]
        selected[f'x{dim}'] = np.random.uniform(low, high)

    # 评估目标函数（故障指标）
    value = objective_function(**selected)

    # 根据结果更新树的成功/失败计数（简单策略：优于历史最优则成功，否则失败）
    if value > best_value_sofar:
        for dim in range(dimensions):
            branch = trees[dim].get_branch(selected[f'x{dim}'])
            trees[dim].successes[branch] += 1
        best_value_sofar = value
    else:
        for dim in range(dimensions):
            branch = trees[dim].get_branch(selected[f'x{dim}'])
            trees[dim].failures[branch] += 1

担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《宇航学报》《控制与决策》等期刊审稿专家，擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测

参考文章：

智频寻优-动态决策树：基于自适应频带搜索和多指标融合的机械故障诊断方法（Python） - 哥廷根数学学派的文章 
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2009271238661535502