面向不平衡样本集的变速器故障分类判别算法研究
Research on Unbalanced Data Set for Transmission Fault Classification作者机构：中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 东风朝阳柴油机有限责任公司信息中心辽宁朝阳122000
出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)
年 卷 期：2013年第34卷第7期
页 面：1708-1712页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目(60904047)资助 国家自然科学基金项目(61164012)资助 辽宁省科技攻关项目(2011020085-301)资助
主 题：变速器 故障诊断 阶次分析 支持向量机 不平衡数据集
摘 要：针对变速器新产品故障检测问题,提出以阶次分析进行故障特征提取和支持向量机分类器进行故障分类的方法.通过建立二层支持向量机分类判别模型和对惩罚因子C的调整,解决了在训练样本集不平衡的情况下标准支持向量机分类器的分类面偏向样本数量较多类别的问题.通过对现场数据的实验结果表明,该方法的故障识别率和运行时间比BP神经网络和标准支持向量机算法均有较大提高.
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