振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
JOURNAL OF VIBRATION, MEASUREMENT & DIAGNOSIS
2013年
1期
111-115
,共5页
姚培%王仲生%姜洪开%刘贞报
姚培%王仲生%薑洪開%劉貞報
요배%왕중생%강홍개%류정보
代价敏感度%滚动轴承%Boosting算法%CS-Boosting%代价损失函数
代價敏感度%滾動軸承%Boosting算法%CS-Boosting%代價損失函數
대개민감도%곤동축승%Boosting산법%CS-Boosting%대개손실함수
针对传统Boosting算法在训练样本不均衡数据情况下不能较好地实现转子系统故障诊断的问题,提出了一种基于代价敏感度框架的Boosting故障诊断算法CS-Boosting.该算法建立了一个代价敏感损失函数,通过先验概率公式计算正样本与负样本的惩罚因子,并通过决策规则的训练使代价损失函数最小化.将该算法应用到滚动轴承故障诊断中,并与传统的Adaboost算法进行对比.试验结果表明,在转子系统不能获取更多故障数据的情况下,该算法的故障诊断性能较其他算法有明显的提高.
針對傳統Boosting算法在訓練樣本不均衡數據情況下不能較好地實現轉子繫統故障診斷的問題,提齣瞭一種基于代價敏感度框架的Boosting故障診斷算法CS-Boosting.該算法建立瞭一箇代價敏感損失函數,通過先驗概率公式計算正樣本與負樣本的懲罰因子,併通過決策規則的訓練使代價損失函數最小化.將該算法應用到滾動軸承故障診斷中,併與傳統的Adaboost算法進行對比.試驗結果錶明,在轉子繫統不能穫取更多故障數據的情況下,該算法的故障診斷性能較其他算法有明顯的提高.
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