不均衡数据下基于CS-Boosting的故障诊断算法

• 作者: 刘贞报 姚培 姜洪开 王仲生
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 代价敏感度 滚动轴承 Boosting算法 CS-Boosting 代价损失函数
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: TH17|TP306
• 字数: 3605字
• 语种: 中文

摘要

针对传统Boosting算法在训练样本不均衡数据情况下不能较好地实现转子系统故障诊断的问题,提出了一种基于代价敏感度框架的Boosting故障诊断算法CS-Boosting.该算法建立了一个代价敏感损失函数,通过先验概率公式计算正样本与负样本的惩罚因子,并通过决策规则的训练使代价损失函数最小化.将该算法应用到滚动轴承故障诊断中,并与传统的Adaboost算法进行对比.试验结果表明,在转子系统不能获取更多故障数据的情况下,该算法的故障诊断性能较其他算法有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘贞报	西北工业大学航空学院	11	50	4.0	6.0
2	王仲生	西北工业大学航空学院	63	460	12.0	17.0
3	姜洪开	西北工业大学航空学院	19	195	8.0	13.0
4	姚培	西北工业大学航空学院	2	5	1.0	2.0