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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：李鑫, 杨宇, 程健, 程军圣
单位：1. 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙 410082;2. 湖南大学机械与运载工程学院 长沙 410082
关键词：凸包分类,鲁棒性,类不平衡问题,故障诊断,锥齿轮箱；
基金：国家自然科学基金资助项目(51875183,51975193)
实际工况下,拾取的锥齿轮箱振动信号中不可避免会掺杂噪声及异常点。同时,考虑到故障样本获取困难,提出一种鲁棒不平衡凸包分类(Robustness imbalanced convex hull-based classification,RICHC)模型用于锥齿轮箱故障智能诊断。RICHC根据不同样本在类别分布估计中的作用,确定各样本的置信函数,降低异常值和含噪样本的权重,使凸包模型边界更加紧致,以提高模型的鲁棒性。同时,构建自适应模型缩放策略,使RICHC根据多数类和少数类间的动态不平衡因子,调整不同类别间凸包的缩放比例,得到更加准确的分类超平面,从而提升模型的不平衡数据处理能力。采用锥齿轮箱故障数据验证所提方法的有效性及适用性,试验结果表明:相较于其他算法,所提方法对噪声和异常值具有更强的抗干扰能力,且该方法具有更优异的类不平衡分类性能。
来源：2023年第8期
《机械工程学报》期刊编辑部
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