基于改进APSMOTE-WKMFA的空间轴承故障分类方法

陈超; 杨晨皓; 许皓森; 万鸥影; 韩丽玲

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基于改进APSMOTE-WKMFA的空间轴承故障分类方法

更新时间：2025-05-14

- 基于改进APSMOTE-WKMFA的空间轴承故障分类方法
- A spatial bearing fault classification method based on improved APSMOTE-WKMFA
- 机械传动 2025年页码：1-11
- 作者机构：
  
  江苏大学机械工程学院，镇江 212013
- 作者简介：
  
  陈超，男，1989年生，江苏镇江人，博士，讲师；主要研究方向为信号处理、机械系统状态监测与智能故障诊断；chenchao@ujs.edu.cn。
  韩丽玲（通信作者），女，1991年生，江苏镇江人，博士，讲师；主要研究方向为故障诊断算法和智能信息处理；llhan@ujs.edu.cn。
- 基金信息：
  
  江苏省自然科学基金青年项目(BK20210772)
- DOI：
  中图分类号： TH133.3
- 收稿日期：2024-08-07，
  
  网络出版日期：2025-05-13，
- 稿件说明：
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陈超，杨晨皓，许皓森，等.基于改进APSMOTE-WKMFA的空间轴承故障分类方法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-11.

CHEN Chao，YANG Chenhao，XU Haosen，et al.A spatial bearing fault classification method based on improved APSMOTE-WKMFA［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-11.
陈超，杨晨皓，许皓森，等.基于改进APSMOTE-WKMFA的空间轴承故障分类方法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-11. DOI：

CHEN Chao，YANG Chenhao，XU Haosen，et al.A spatial bearing fault classification method based on improved APSMOTE-WKMFA［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-11. DOI：

摘要

目的

针对空间轴承时域特征分类准确率低的问题，结合时域指标和小波包分解算法获取空间轴承的时频分布特征；采用极大重叠离散小波包变换（Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform

MODWPT）获取时间序列在不同频带上的能量分布并作为故障特征，解决了传统时域特征难以有效区分空间轴承运行状态的问题；针对类别不平衡情况下模型对少数类故障样本分类性能不佳的问题，提出基于改进近邻传播聚类合成少数类过采样技术-小波函数的核边界Fisher分析（Affinity Propagation Synthetic Minority Oversampling Technique-Wavelet Kernel Marginal Fisher Analysis

APSMOTE-WKMFA）的空间轴承故障分类方法。

方法

首先，使用测地线距离作为近邻传播聚类算法的相似性度量，在筛选后的子簇中使用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique

SMOTE）生成样本至类别平衡；然后，使用基于小波函数的核边界Fisher分析进行投影映射；最后，使用

近邻分类算法对变换后的低维特征训练分类模型，并使用哈尔滨工业大学航空发动机的空间轴承数据集进行了试验验证。

结果

相较于欧氏距离，测地线距离能更加准确地反映空间轴承数据间的相似度，而且经过投影映射后的数据类内聚合度和类间分离度得到增强，提高了故障的可分性。试验结果表明，在同等条件下，改进APSMOTE-WKMFA的分类准确率相较于类别不平衡数据、k-means SMOTE、APSMOTE、改进APSMOTE和改进APSMOTE-LPP平均提升10.2百分点，实现了对类别不平衡及变转速工况下空间轴承故障的有效诊断。

Abstract

Objective

Aiming at the problem of low accuracy of classification of time domain features of spatial bearings

time domain indicators and wavelet packet decomposition algorithms are combined to obtain the time-frequency distribution features of spatial bearings. The maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) is used to obtain the energy distribution of time series in different frequency bands as fault features

which solves the problem that traditional time domain features are difficult to effectively differentiate the operating state of spatial bearings. Aiming at the problem of poor classification performance of a model for a few classes of fault samples in the case of category imbalance

the spatial bearing fault classification method based on an improved affinity propagation synthetic minority oversampling technique-wavelet kernel marginal Fisher analysis （APSMOTE-WKMFA） was proposed.

Methods

Firstly

the geodesic distance was used as the similarity metric for the affinity propagation algorithm

and the synthetic minority oversampling technique （SMOTE） was used to generate samples in the filtered subclusters up to the class balance. Secondly

the projection mapping was performed using the kernel marginal Fisher analysis based on the wavelet function. Finally

the

-nearest neighbor classifier algorithm was used to train the classification model on the transformed low-dimensional features. Test validation was carried out using the spatial bearing dataset of Harbin Institute of Technology’s aero-engine.

Results

Compared with the Euclidean distance

the geodesic distance can more accurately reflect the similarity between the spatial bearing data

and the intra-class aggregation and inter-class separation of the data are enhanced after the projection mapping

which improves the separability of faults. The test results show that under the same conditions

the classification accuracy of the improved APSMOTE-WKMFA is improved by 10.2 percentage points on average

compared with that of the class imbalance data

the k-means SMOTE

the APSMOTE

the improved APSMOTE and the improved APSMOTE-LPP

realizing the effective diagnosis of spatial bearing faults under class unbalance and variable speed conditions.

关键词

Keywords

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