振动与冲击
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2010年
12期
8-12,29
,共6页
陶新民%刘福荣%童智靖%杨立标
陶新民%劉福榮%童智靖%楊立標
도신민%류복영%동지정%양립표
故障检测%支持向量机%SMOTE算法%K近邻方法%代价敏感
故障檢測%支持嚮量機%SMOTE算法%K近鄰方法%代價敏感
고장검측%지지향량궤%SMOTE산법%K근린방법%대개민감
针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法.该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡.为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响.将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高.
針對傳統支持嚮量機(SVM)算法在數據不均衡情況下無法有效實現故障檢測的不足,提齣一種基于過抽樣和代價敏感支持嚮量機相結閤的故障檢測新算法.該算法首先利用邊界人工少數類過抽樣技術(BSMOTE)實現訓練樣本的均衡.為減少人工增加樣本帶來的譟聲影響,利用K近鄰構造一箇代價敏感的支持嚮量機(CSSVM)算法,利用每箇樣本的代價函數消除譟聲樣本對SVM算法分類精度的影響.將該算法應用在軸承故障檢測中,併同傳統的SVM算法,不同類代價敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相結閤的算法進行比較,試驗結果錶明噹樣本不均衡時,建議算法的故障檢測性能較其它算法有顯著提高.
침대전통지지향량궤(SVM)산법재수거불균형정황하무법유효실현고장검측적불족,제출일충기우과추양화대개민감지지향량궤상결합적고장검측신산법.해산법수선이용변계인공소수류과추양기술(BSMOTE)실현훈련양본적균형.위감소인공증가양본대래적조성영향,이용K근린구조일개대개민감적지지향량궤(CSSVM)산법,이용매개양본적대개함수소제조성양본대SVM산법분류정도적영향.장해산법응용재축승고장검측중,병동전통적SVM산법,불동류대개민감SVM-C산법,SVM화SMOTE상결합적산법진행비교,시험결과표명당양본불균형시,건의산법적고장검측성능교기타산법유현저제고.
