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公开(公告)号：CN112163630A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011086871.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于不平衡学习的复合故障诊断方法及装置，其中，该方法包括如下步骤：通过对采样信号进行分组的高维特征提取形成至少两个证据源。对每个证据源分别构建基于不平衡学习的复合故障诊断分类器。将各复合故障诊断分类器给出的故障推断进行信息融合，得到对指定样本运行模式的推断结果。本发明涉及的方法及装置，能够仅基于受噪声影响的单一数据源所采集的数据实现旋转机械单一故障诊断和复合故障诊断，能够有效保证故障诊断的准确性，且算法简单，可保证故障诊断的实时性。在数据充足且平衡的理想条件下和类别分布不平衡、价值密度低等非理想数据条件下，均能够实现准确而实时的复合故障诊断。
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