【摘 要】
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为解决实际工程环境中因轴承故障数据缺失引起的数据不平衡,进而影响模型诊断的问题,提出了不平衡数据处理技术在轴承故障诊断中的应用,即使用少量数据,训练出一个能够诊断多
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52065030),中央引导地方科技发展资金资助项目(202007AC110001)。
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为解决实际工程环境中因轴承故障数据缺失引起的数据不平衡,进而影响模型诊断的问题,提出了不平衡数据处理技术在轴承故障诊断中的应用,即使用少量数据,训练出一个能够诊断多种轴承故障的模型。针对不同种类故障数据的边界混淆及类内不平衡,首先对少数类样本进行高斯混合模型(GMM)聚类,根据簇密度分布函数使用GMMSMOTE进行权重采样,然后针对边界混淆问题使用Tomek’s Link数据清洗技术进行边界混淆样本数据清洗,形成类内类间平衡的数据集,结合超参数优化的支持向量机(SVM)模型进行诊断分析。实验结果表明,该方
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