【摘要】本文针对化工离心机受噪声干扰致失稳故障预测准确率下降问题，提出了基于随机森林算法的预测方法。先利用多源传感器采集数据，计算数据间相关系数，借助傅里叶变换连接时域与频域信号，提取类聚特征并构建多源信息特征协方差矩阵，计算信息增益值得出融合特征。再采用 CART 二分类算法与基尼指数构建随机森林决策树，迭代计算获取最优树，结合电流信号频谱图调整叶子节点残差。实验表明，该方法预测结果与实际结果偏差小于 3%，能准确预测化工离心机失稳故障，为设备稳定运行提供保障。