不平衡技术在轴承故障诊断中的应用

来源：机械与电子杂志2021年第06期北京时间：

作者：王振亚;刘韬;王廷轩;杨永灿

单位：昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明 ６５０５００

摘要：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 GMM-SMOTE 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,该方法效果良好,在轴承的故障诊断中有较好的实际工程意义和推广性.

关键词：数据不平衡;SMOTE ;高斯混合模型;滚动轴承;故障诊断

基金资助：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 )