面向不平衡样本集的变速器故障分类判别算法研究

• 作者: 史海波 周晓锋 尚文利 高明山
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 变速器 故障诊断 阶次分析 支持向量机 不平衡数据集
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 图形、图像及其它
• 页码范围: 1708-1712
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5334字
• 语种: 中文

摘要

针对变速器新产品故障检测问题,提出以阶次分析进行故障特征提取和支持向量机分类器进行故障分类的方法.通过建立二层支持向量机分类判别模型和对惩罚因子C的调整,解决了在训练样本集不平衡的情况下标准支持向量机分类器的分类面偏向样本数量较多类别的问题.通过对现场数据的实验结果表明,该方法的故障识别率和运行时间比BP神经网络和标准支持向量机算法均有较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史海波	中国科学院沈阳自动化研究所	61	587	13.0	19.0
2	尚文利	中国科学院沈阳自动化研究所	58	618	12.0	23.0
3	周晓锋	中国科学院沈阳自动化研究所	19	174	7.0	13.0
4	高明山	东风朝阳柴油机有限责任公司信息中心	6	25	2.0	5.0