机械设备在运行过程中会产生各种类型的信号,通过传感器采集到设备的运行信息,可以实时的监控设备的运行状况。当设备发生故障时,就会出现异常信号,机械设备的故障特征就蕴含在其中,但如何从这些设备运行数据中识别出故障特征一直是一个难题。近年来国家不断推动机械设备往智能化和信息化的方向发展,并鼓励机器学习技术、信息技术以及物联网技术的研究和应用,这为智能故障诊断技术的研究带来新思路和机遇。本文通过深入研究机器学习算法在机械设备故障诊断中的应用,建立基于单个机器学习算法的故障诊断模型,并应用于卡车空压系统和滚动轴承的故障诊断中。结合实验结果对Stacking算法提出改进,提出基于集成学习的故障诊断模型,并结合算例来验证所提方法的有效性,具体研究内容如下:1)对先进的机械设备故障诊断技术的原理,故障数据的数据预处理和特征提取方法进行研究,并分别对卡车空压系统故障数据集和滚动轴承故障预测数据集这两个特点完全不同的数据集进行数据分析处理。2)分别使用SVM、Random Forest、Ada Boost、Light GBM、XGBoost、Cat Boost构建故障诊断模型,并将其应用于卡车空压系统和滚动轴承的故障诊断中。在模型训练中针对机器学习算法超参较多,调参繁琐且困难的问题,提出将贝叶斯优化与网格搜索结合的方法对各个单模型进行调参。通过在卡车空压系统故障数据集上的实验测试各个模型的性能,验证所提调参方法的有效性。3)分析实验结果和各机器学习算法的优缺点,提出改进的Stacking模型,以SVM、Random Forest、Ada Boost、Light GBM、XGBoost的预测输出作为Cat Boost模型的输入,完成对故障类型的识别。将Stacking模型应用于卡车空压系统和滚动轴承的故障诊断中,实验结果表明,基于改进Stacking模型的故障诊断方法在两个数据集的实验中得到了比所有单模型更好的效果,而Cat Boost作为Stacking模型第二层的算法与传统的逻辑斯蒂回归算法和k-近邻算法效果相比性能大幅提高,能更好的融合各个模型,抑制过拟合。本文提出的智能故障诊断方法将理论与实践相结合,为准确率和可靠性要求高的场景提供一种解决方案,具有较强的应用价值。