【摘 要】
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传统故障诊断方法多是针对单一故障类型,然而实际工业中多种故障会同时出现,即复合故障。针对复合故障诊断问题,一些学者引入了多标签学习思想,多标签K近邻算法(ML-KNN)算法
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院; 山东科技大学电气与自动化工程学院;
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传统故障诊断方法多是针对单一故障类型,然而实际工业中多种故障会同时出现,即复合故障。针对复合故障诊断问题,一些学者引入了多标签学习思想,多标签K近邻算法(ML-KNN)算法就是其中之一。然而ML-KNN算法作为一阶算法,忽略了标签间的联系。本文对ML-KNN算法进行改进,提出了一种分级多标签学习算法,名为分层多标签K近邻算法(HML-KNN)。HML-KNN算法将机械的退化阶段和故障类型分别设为第一级和第二级,将第一级得到的标签信息进行转化,转化后的信息作为新特征放入第二级进行判断。HML-KNN算法是一种高阶算法,考虑了全局的标签信息,提升了算法的准确率。通过在XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集上的验证,体现了HML-KNN算法在处理复合故障诊断问题上的优越性。
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