不平衡数据集下齿轮装配的故障诊断方法

作者：王喆; 徐曦; 张毕生; 黄晓玮; 胡万里

来源：现代信息科技, 2023, 7(06): 139-148.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.06.035

• 故障诊断
• 不平衡数据
• SMOTE算法
• 随机森林

汽车零部件的齿轮装配过程中往往伴随着多种类型的故障，快速且精准地判断故障类型，对保证齿轮装配工位稳定运行具有重要意义。因此，提出一种基于SMOTE采样方法和随机森林（RF）分类方法的故障诊断模型——SMOTE-RF。首先，在实际齿轮装配过程中，故障数据是不平衡的，可以使用SMOTE算法生成平衡的故障数据；其次，将平衡后的数据作为随机森林算法的输入实现故障分类；最后，对模型进行性能评估。实验结果表明，SMOTE-RF模型的分类效果优于SVM和XGBoost。

• 单位
  湖南工业大学; 博世汽车部件(长沙)有限公司; 博世汽车部件（长沙）有限公司; 长沙锐博特科技有限公司