[发明专利]一种不均衡数据SVM轴承故障检测方法

摘要

本发明的目的在于提供一种不均衡数据SVM轴承故障检测方法，包括以下步骤：收集振动信号，确定嵌入维数和延迟的时间间隔，重构正常样本相空间，确定需删除和增加的样本数目，分别利用ODR算法和BSMOTE算法删除正常类样本，增加人工故障类样本，对SVM检测器进行训练，调整需要删除的正常类样本的个数和正常类样本数与故障类样本数间差值的比值，再放入SVM检测器进行训练，直至检测性能指标达到0.6，将待测试的轴承数据样本输入到SVM检测器中，实现滚动轴承故障检测。本发明对数据样本采样进行改进，具有较强的去除正常状态样本中的冗余信息和噪声能力，进而提高不均衡数据SVM轴承故障检测器的检测性能。

主权项

1.一种不均衡数据SVM轴承故障检测方法，其特征是：(1)利用安装在感应电动机输出轴的传感器收集振动信号；(2)利用互信息函数指标和虚假最近邻点法来确定嵌入维数和延迟的时间间隔，采用时间延迟技术重构正常样本相空间，故障类型的样本在所述的正常样本空间的投影系数为故障特征；(3)α表示需要删除的正常类样本的个数和正常类样本数与故障类样本数间差值的比值，取α初值为0.3，利用α的初定值与训练样本中正常类样本数目和故障类样本数目之间的差值分别确定需删除和增加的样本数目，分别利用ODR算法和BSMOTE算法删除正常类样本，增加人工故障类样本，达到训练数据集均衡；(4)利用步骤(3)均衡后的训练数据集对SVM检测器进行训练，调整α值进行均衡数据的处理再放入SVM检测器进行训练，直至检测性能指标达到0.6，所述的检测性能指标为几何平均率G：其中P是正常样本检测正确率，N是故障样本检测正确率；(5)对于待测试的轴承数据样本，将其输入到训练好的SVM检测器中，得到滚动轴承的工作状态，实现滚动轴承故障检测。