【摘 要】
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针对机械装备监测过程中不均衡故障数据难以辨识,提出了一种基于滑动窗口相似性因子分析方法。该方法引入滑动窗口技术,通过分析目标数据与历史数据的PCA相似性因子,从旧的过
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50875118,51165019）资助
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针对机械装备监测过程中不均衡故障数据难以辨识,提出了一种基于滑动窗口相似性因子分析方法。该方法引入滑动窗口技术,通过分析目标数据与历史数据的PCA相似性因子,从旧的过程数据中筛选出与诊断目标相似的数据,构成待选数据池;然后采用距离相似性因子,从待选数据池中选择出与目标数据最相似的数据用于辅助训练。将该方法用于转子故障的不均衡数据分类中,在不同偏斜率下采用KPCA-SVM方法进行故障分类。结果表明：该方法可有效地改善分类决策边界,降低由样本不均衡而引起的误诊断率。
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