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申请/专利权人：中原工学院
摘要：本发明公开了基于改进SMOTE和改进蜂群算法的轴承故障诊断方法及系统，方法包括：在采用基于密度比的共享最近邻聚类算法，并结合合成少数类过采样技术对数据进行平衡化之后，利用降阶变分模态分解方法分解振动信号，提取出信号的时域特征以及频域特征，进一步借助Relief‑F方法，选择更优特征用于后续分类识别。在故障识别策略设计上，提出了基于人工蜂群算法的随机森林诊断策略，利用人工蜂群算法优化随机森林中的决策树个数和特征个数。更进一步，在观察蜂阶段，利用模拟二进制交叉算法对蜜源进行局部优化。通过本发明所提出的故障诊断策略，有效提升了样本数据不均衡条件下轴承故障诊断能力。
主权项：1.基于改进SMOTE和改进蜂群算法的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用三轴加速度传感器对轴承故障信号数据进行采集，对采集后的轴承故障信号数据进行分段处理，获得样本集；S2：将基于密度比的共享最近邻聚类算法结合到合成少数类过采样技术SMOTE算法中，对样本的轴承故障信号数据进行平衡，获得平衡后的数据集；S3：对所述平衡后的数据集进行降解变分模态分解，提取轴承故障信号数据的时频域特征；S4：利用Relief-F算法对所述时频域特征进行权重排序，选择符合预设要求的轴承故障特征；S5：构建基于改进蜂群算法的随机森林故障诊断模型；S6：利用所述随机森林故障诊断模型对所述轴承故障特征进行分类识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中原工学院 基于改进SMOTE和改进蜂群算法的轴承故障诊断方法及系统
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