基于滑动窗口相似性因子分析的不均衡故障数据分类研究

• 作者: 张恒 赵荣珍
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 滑动窗口 数据迁移 支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 精密制造与加工
• 页码范围: 1505-1509
• 页数: 5页
• 分类号: TH133|TP18
• 字数: 3165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2014.1013

摘要

针对机械装备监测过程中不均衡故障数据难以辨识,提出了一种基于滑动窗口相似性因子分析方法.该方法引入滑动窗口技术,通过分析目标数据与历史数据的PCA相似性因子,从旧的过程数据中筛选出与诊断目标相似的数据,构成待选数据池;然后采用距离相似性因子,从待选数据池中选择出与目标数据最相似的数据用于辅助训练.将该方法用于转子故障的不均衡数据分类中,在不同偏斜率下采用KPCA-SVM方法进行故障分类.结果表明:该方法可有效地改善分类决策边界,降低由样本不均衡而引起的误诊断率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵荣珍	兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室	117	796	16.0	23.0
5	张恒	兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室	2	0	0.0	0.0