振动与冲击
振動與遲擊
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2013年
16期
30-36
,共7页
陶新民%张冬雪%郝思媛%徐鹏
陶新民%張鼕雪%郝思媛%徐鵬
도신민%장동설%학사원%서붕
故障检测%谱聚类%下采样%失衡数据
故障檢測%譜聚類%下採樣%失衡數據
고장검측%보취류%하채양%실형수거
fault detection%spectral clustering%under-sample%unbalanced samples
在故障诊断领域中,对传统支持向量机(SVM)算法在数据失衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于谱聚类下采样失衡数据下SVM故障检测算法.该算法在核空间中对多数类进行谱聚类,然后选择具有代表意义的信息点,最终实现样本均衡.将该算法应用在轴承故障检测领域,并同其他算法进行比较,试验结果表明所建议的算法在失衡数据情况下较其他算法具有较强的故障检测性能.
在故障診斷領域中,對傳統支持嚮量機(SVM)算法在數據失衡情況下無法有效實現故障檢測的不足,提齣一種基于譜聚類下採樣失衡數據下SVM故障檢測算法.該算法在覈空間中對多數類進行譜聚類,然後選擇具有代錶意義的信息點,最終實現樣本均衡.將該算法應用在軸承故障檢測領域,併同其他算法進行比較,試驗結果錶明所建議的算法在失衡數據情況下較其他算法具有較彊的故障檢測性能.
재고장진단영역중,대전통지지향량궤(SVM)산법재수거실형정황하무법유효실현고장검측적불족,제출일충기우보취류하채양실형수거하SVM고장검측산법.해산법재핵공간중대다수류진행보취류,연후선택구유대표의의적신식점,최종실현양본균형.장해산법응용재축승고장검측영역,병동기타산법진행비교,시험결과표명소건의적산법재실형수거정황하교기타산법구유교강적고장검측성능.
