樣本不均衡情況下的航空發(fā)動機(jī)軸承故障診斷方法

打開文本圖片集

摘 要：航空發(fā)動機(jī)滾動軸承工作在高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速的惡劣環(huán)境下，故障率高，因此對于其故障的準(zhǔn)確識別和判斷尤為重要。但由于軸承故障的偶發(fā)性，各類故障樣本不均衡的問題非常突出，大大影響了基于數(shù)據(jù)的模式識別方法的準(zhǔn)確性。本文提出了一種樣本不均衡條件下的航空發(fā)動機(jī)滾動軸承智能診斷方法，采用合成少數(shù)類過采樣方法進(jìn)行樣本平衡，在完成時(shí)頻域特征提取和特征選擇之后，利用改進(jìn)蜂群算法優(yōu)化后的隨機(jī)森林策略實(shí)現(xiàn)軸承故障分類，并在凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的模擬航空發(fā)動機(jī)滾動軸承數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（剩余10504字）