【摘 要】
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实际工程中滚动轴承受工况、运行环境等因素影响,获取的数据不易满足传统机器学习中训练数据和测试数据独立同分布且训练样本足够多的条件,直接影响故障诊断率。为此,提出一
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆广播电视大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(51305471);机械传动国家重点实验室开放基金项目(SKLMT-KFKT-201710);重庆市留学人员回国创业创新支持计划创新项目(CX2018116);重庆市技术创新与应用示范项目(cstc2018jscx-msybX0012);城市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室开放基金(CKLURTSIC-KFKT-201809);交通工程应用机器人重庆市工程实验室开放
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实际工程中滚动轴承受工况、运行环境等因素影响,获取的数据不易满足传统机器学习中训练数据和测试数据独立同分布且训练样本足够多的条件,直接影响故障诊断率。为此,提出一种改进TrAdaBoost多分类算法的滚动轴承故障诊断方法。引入大量辅助标记数据和少量目标标记数据组成联合训练集使训练样本足够多,并应用异分布加权随机抽样对TrAdaBoost迭代过程中的联合训练集进行重组,获得与测试集"近似同分布"的优化联合训练集,降低不同分布数据间的差异性。其次,将迭代结束后的内部分类器模型作为输出,从而
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