基于小球大间隔方法的机械故障检测

摘要：

针对机械故障检测中,正常样本多、故障样本少、训练样本严重不平衡的客观情况,将小球大间隔方法引入其中,提出了一种不平衡样本下的机械故障检测方法。该方法同时使用大量的正常样本和少量的故障样本进行训练,在特征空间中构造一个包围正常样本的超球,在该超球体积最小化的同时,进一步使超球边界与故障样本之间的间隔最大化,从而显著减小将故障情况误判为正常情况的概率。将该方法应用到滚动轴承故障检测中,并与传统的支持向量机和支持向量数据描述方法进行了比较,实验结果表明,该方法在解决不平衡样本下机械故障检测问题具有优越性。

关键词：故障检测、不平衡样本、小球大间隔、支持向量机、支持向量数据描述

所属期刊栏目：23

分类号：TH17;TP206.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目61179057;航空科学基金资助项目2007ZB52022

在线出版日期：2013-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1765-1770