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题名不均衡最大软间隔SVDD轴承故障检测模型
被引量：7
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作者
陶新民
李晨曦
李青
任超
刘锐
邹俊荣
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机构
东北林业大学工程技术学院
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期718-729,共12页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572017EB02,2572017CB07)
东北林业大学双一流科研启动基金资助项目(411112438)
+1 种基金
哈尔滨市科技局创新人才基金资助项目(2017RAXXJ018)
国家自然科学基金面上项目(31570547)
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文摘
针对不均衡数据下的轴承故障检测问题,提出一种最大软间隔支持向量域描述(Maximum Soft Margin Sup port Vector Domain Description, MSM-SVDD)故障检测模型.该模型通过引入最大软间隔正则项,将传统支持向量域描述(SVDD)算法的分类边界向故障类偏移,进而提高算法的故障检测性能,同时对正则化项系数的取值范围进行了理论分析.实验部分讨论了正则化项系数、高斯核参数以及正常类样本数目对模型故障检测性能的影响,并给出了正则化项系数与高斯核参数的取值建议.实验结果表明,新提出的MSM-SVDD模型非常适合处理小样本不均衡数据下的故障检测问题.最后通过实测数据的对比实验,表明MSM-SVDD模型在不均衡数据下的故障检测性能较其他方法有较大幅度提升.
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关键词
故障检测
轴承
不均衡数据
最大软间隔
支持向量域描述
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Keywords
fault detection
bearings
unbalanced datasets
maximum soft margin
support vector domain description
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分类号
TH163.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3
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