基于离散小波变换和随机森林的轴承故障诊断研究

针对不同工况下数据特征选择困难和单一分类器在滚动轴承故障诊断中识别率较低等问题,提出了一种基于离散小波变换和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用离散小波变换分解振动信号,得到n层近似系数;然后创新性地采用sigmoid熵构造出n维特征向量,sigmoid熵能较好地提取非平稳信号的特征,提高诊断准确率;最后采用随机森林对滚动轴承不同故障信号进行分类。实验采用西储凯斯大学轴承数据中心网站提供的轴承数据,与传统分类器(KNN和SVM)以及单个分类回归树CART进行对比分析,结果表明该方法具有更好的诊断效果。     

协同训练算法在滚动轴承故障诊断中的应用

针对单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低、故障样本标记稀缺、特征空间维度高等问题，提出一种将协同训练与集成学习相结合的Co-Forest轴承故障诊断算法。Co-Forest是半监督学习中的协同训练算法，包含多个基分类器，通过投票实现协同训练中的置信度估算。从滚动轴承的振动信号中提取时域、频域特征指标。利用少量带标签和大量未标记样本重复地训练基分类器。集成基分类器，实现对滚动轴承故障的诊断。实验结果表明，与同类型的协同训练算法（Co-Training、Tri-Training）相比，Co-Forest算法在轴承故障诊断中具有更高的正确率，与当前针对特征向量高维、标记样本稀缺问题的ISS-LPP算法，SS-LLTSA算法相比，Co-Forest算法在保持很高诊断正确率的情况下，不需要降维、参数设置简单，具有一定的实际应用价值。     

基于多尺度空间的直升机滚动轴承故障诊断

针对直升机系统与传递路径复杂,采集信号中成分多样,传统方式提取的特征难以有效反映信号健康状态,影响滚动轴承诊断精度等问题,在传统时域指标的基础上,结合多尺度空间对特征空间重叠和信号跨尺度复杂性问题上的优势,构建多尺度指标作为故障分类的依据。根据ReliefF算法对原始高维多尺度特征迭代计算得到权重,利用权重值进行特征选择,同时减轻计算成本。权重最大的一部分特征将作为随机森林模型的输入,利用其多分类器集成学习的优势,进行滚动轴承故障分类诊断。通过滚动轴承公开数据集来说明所提方法的优势和可行性。数据处理结果表明,多尺度特征较原始时域特征具有更好的分类性能,并且随机森林在该算法中较其他分类模型分类效果更好。     

三种用于垃圾网页检测的随机欠采样集成分类器

针对垃圾网页检测过程中轻微的不平衡分类问题,提出三种随机欠采样集成分类器算法,分别为一次不放回随机欠采样（RUS-once）、多次不放回随机欠采样（RUS-multiple）和有放回随机欠采样（RUS-replacement）算法。首先使用其中一种随机欠采样技术将训练样本集转换成平衡样本集,然后对每个平衡样本集使用分类回归树（CART）分类器算法进行分类,最后采用简单投票法构建集成分类器对测试样本进行分类。实验表明,三种随机欠采样集成分类器均取得了良好的分类效果,其中RUS-multiple和RUS-replacement比RUS-once的分类效果更好。与CART及其Bagging和Adaboost集成分类器相比,在WEBSPAM UK-2006数据集上,RUS-multiple和RUS-replacement方法的AUC指标值提高了10%左右,在WEBSPAM UK-2007数据集上,提高了25%左右;与其他最优研究结果相比,RUS-multiple和RUS-replacement方法在AUC指标上能达到最优分类结果。     

随机森林中树的数量

随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求。将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美。     

基于新型不纯度度量的代价敏感随机森林分类器

针对不平衡数据集的有效分类问题,提出一种结合代价敏感学习和随机森林算法的分类器。首先提出了一种新型不纯度度量,该度量不仅考虑了决策树的总代价,还考虑了同一节点对于不同样本的代价差异;其次,执行随机森林算法,对数据集作K次抽样,构建K个基础分类器;然后,基于提出的不纯度度量,通过分类回归树(CART)算法来构建决策树,从而形成决策树森林;最后,随机森林通过投票机制做出数据分类决策。在UCI数据库上进行实验,与传统随机森林和现有的代价敏感随机森林分类器相比,该分类器在分类精度、AUC面积和Kappa系数这3种性能度量上都具有良好的表现。     

云南香格里拉地区森林优势树种决策融合分类

基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,协同Sentinel-2影像、WordClim生物气候数据、SRTM地形数据、森林资源二类调查数据等数据,以随机森林（Random Forest,RF）,支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和最大熵（Maximum Entropy,MaxEnt）3种机器学习算法为组件分类器,开展多源特征、多分类器决策融合的优势树种分类研究。通过3种组件分类器分别构建了两种串行集成和3种贝叶斯并行集成模型,用于确定云南香格里拉地区10种主要优势树种的空间分布。分类结果显示：3个组件分类器的总体精度均低于67.17%;3种并行集成方法总体精度相当,约为72%;两种串行集成方法精度高于78.48%,其中MaxEnt-SVM串行集成方法获得最佳精度（OA:80.66%,Kappa:0.78）,与组件分类器相比精度至少提高了13.49%。研究表明：决策融合方法在优势树种分类中比组件分类器精度更高,并且有效改善了小样本树种的分类精度,可用于大范围山区优势树种分类。     

基于特征选择的极限随机森林算法研究

高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法（P-ERF）。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结合的特征选择方式,避免了树节点分裂过程中造成的冗余性问题;并以随机树为基分类器、极限随机森林为整体框架,使P-ERF算法获得了更高的精准度和更好的泛化误差。实验结果表明,P-ERF算法相较于随机森林算法、极限随机森林算法,在数据集分类精度与整体性方面均得到良好的效果。     

蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类

针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法——蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分类模型。首先采用滚动轴承振动信号的五种代表性时域无量纲指标作为诊断模型输入特征,然后,利用蝙蝠算法的全局寻优能力对ELM模型的参数进行优化,获取最优输入权重和隐含层偏置的ELM分类模型,最后采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集验证算法诊断效果。实验结果表明：该方法可以有效地对滚动轴承不同故障状态进行识别,与BP神经网络、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)方法比较,所提出的方法能够提高故障诊断准确率,达到99.17%。     

一种基于Logicboost的软件缺陷预测方法

针对软件缺陷预测中对不平衡数据分类精度较低的问题,提出了一种新的基于LogitBoost集成分类预测算法,使用SMOTE方法对原始数据集进行平衡处理,然后使用随机森林算法作为弱分类器算法进行分类预测,最后使用LogitBoost算法以加权方式集成各弱分类器的结果。通过在NASAMDP基础数据集上验证得出本文提出的分类预测算法比数据集均衡处理前准确率高出0.1%-11%,同时在均衡处理后比KNN算法平均高出0.9%,比SVM算法平均高出0.4%,比随机森林算法平均高出0.1%。     

Fault diagnosis of rolling bearing based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm

In order to improve the accuracy of rolling bearing fault diagnosis in mechanical equipment, a new fault diagnosis method based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm is proposed. This method use the global search ability of the cuckoo search algorithm to constantly search for the best weights and thresholds, and then give it to the back propagation neural network. In this paper, wavelet packet decomposition is used for feature extraction of vibration signals. The energy values of different frequency bands are obtained through wavelet packet decomposition, and they are input as feature vectors into optimized back propagation neural network to identify different fault types of rolling bearings. Through the three sets of simulation comparison experiments of Matlab, the experimental results show that, Under the same conditions, compared with the other five models, the proposed back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm has the least number of training iterations and the highest diagnostic accuracy rate. And in the complex classification experiment with the same fault location but different bearing diameters, the fault recognition correct rate of the back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm is 96.25%.

     

基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法

针对现有轴承故障诊断方法的不足,即诊断片面性问题,提出了一种基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行局部特征尺度分解（LCD）得到内禀尺度分量（ISC）;然后对轴承振动信号和ISC分别提取时域特征,按照特征敏感度高低对时域特征排名,选择排名靠前的特征组成特征集;其次使用特征集训练产生基于Gibbs抽样的多维高斯分布模型;最后通过后验分析得到概率,实现轴承故障诊断。实验结果表明诊断正确率达到100%,与基于SVM的轴承诊断方法相比,在特征数为43个时诊断正确率提升了11.1个百分点。所提方法能够有效地对滚动轴承故障状态进行诊断,对高维复杂的轴承故障数据也有很好的诊断效果。     

自适应流形学习在故障诊断中的应用

针对人工干预的旋转轴承故障类型及损坏程度诊断问题,提出了一种基于自适应流形学习的故障诊断新方法。该算法借助集合经验模态分解和双谱分析提取振动信号的故障特征,用纹理分析法构建故障信息的纹理特征矩阵,通过自适应流形学习的方法对高维纹理特征矩阵进行降维。整个过程能够很好地去除噪声,同时自适应选择参数,具有很好的聚类性能和复杂信号处理能力。实验结果表明该方法能够很好地区分不同的故障类型,同时在区分内圈故障、外圈故障、滚动元素故障退化程度方面也有着较好的性能。     

基于信号特征提取和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一。轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响。针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,本文提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网络的优化方法。首先对原始数据信号进行时域和频域的信号特征提取,获得有效的故障特征值。之后,使用卷积神经网络对提取的特征值进行故障诊断,完成故障分类。本文使用美国凯斯西储大学的滚动轴承振动加速度信号作为数据集,对提出的方法进行验证,得到的故障诊断平均准确率为74.37%,准确率的方差为0.0001;传统的卷积神经网络算法故障诊断平均准确率为65.6%;准确率的方差为0.0019。实验结果表明,相比传统的卷积神经网络,提出的方法对轴承故障诊断的准确率有显著的提高,并且该方法的稳定性更佳,计算时间更少,综合性能更佳。     

KNN-朴素贝叶斯算法的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的故障诊断对于提高工业生产效率,保障工业生产的稳定安全地运行具有重要意义。为了提高滚动轴承故障识别的正确率,提出一种使用KNN-朴素贝叶斯决策组合算法对滚动轴承故障诊断。组合算法利用朴素贝叶斯算法对使用不同K值的KNN算法初步分类结果进行再分类以达到提高滚动轴承故障识别的目的。首先,使用小波包能量法对滚动轴承振动信号进行能量特征提取,然后使用多个参数K值不同的KNN算法对能量特征数据预分类,得到多个KNN算法分类结果集,将分类结果集进行处理得到预分类结果集,将预分类结果集作为朴素贝叶斯算法的输入,使用朴素贝叶斯算法对数据再分类。实验结果表明,组合算法相较于传统KNN算法及贝叶斯算法在滚动轴承的故障诊断率得到了有效提高,实现了对滚动轴承故障的有效诊断。     

基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断

针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法.利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断.分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障.