基于鲁棒不平衡凸包分类的锥齿轮箱故障诊断方法

作     者：李鑫 杨宇 程健 程军圣 LI Xin;YANG Yu;CHENG Jian;CHENG Junsheng

作者机构：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2023年第59卷第8期

页      面：32-41页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51875183 51975193) 

主　　题：凸包分类 鲁棒性 类不平衡问题 故障诊断 锥齿轮箱 

摘      要：实际工况下,拾取的锥齿轮箱振动信号中不可避免会掺杂噪声及异常点。同时,考虑到故障样本获取困难,提出一种鲁棒不平衡凸包分类(Robustness imbalanced convex hull-based classification,RICHC)模型用于锥齿轮箱故障智能诊断。RICHC根据不同样本在类别分布估计中的作用,确定各样本的置信函数,降低异常值和含噪样本的权重,使凸包模型边界更加紧致,以提高模型的鲁棒性。同时,构建自适应模型缩放策略,使RICHC根据多数类和少数类间的动态不平衡因子,调整不同类别间凸包的缩放比例,得到更加准确的分类超平面,从而提升模型的不平衡数据处理能力。采用锥齿轮箱故障数据验证所提方法的有效性及适用性,试验结果表明:相较于其他算法,所提方法对噪声和异常值具有更强的抗干扰能力,且该方法具有更优异的类不平衡分类性能。