不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备

本发明公开了不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备，包括如下步骤：使用凝聚层次聚类算法AHC对少数样本进行聚类；计算出每个子集群与多数类的中心距，比较其中心距，选出候选子集群并使用k-NN去噪；根据子集群的大小和子集群的错分代价，确定每个子集群的过采样大小；使用MWMOTE在每个少数子集群中合成新的实例；采用IMWMOTE与LS-SVM结合在一起进行小样本糅杂不平衡故障诊断，增加模型的可解释性。本发明巧妙地解决了涡轮转子系统等高端设备中不平衡、异构数据采样建模的难题，提供了一种具有出色可解释性的采样模型。...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 05.07.2024
Subjects
CALCULATING
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
PHYSICS
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Summary:本发明公开了不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备，包括如下步骤：使用凝聚层次聚类算法AHC对少数样本进行聚类；计算出每个子集群与多数类的中心距，比较其中心距，选出候选子集群并使用k-NN去噪；根据子集群的大小和子集群的错分代价，确定每个子集群的过采样大小；使用MWMOTE在每个少数子集群中合成新的实例；采用IMWMOTE与LS-SVM结合在一起进行小样本糅杂不平衡故障诊断，增加模型的可解释性。本发明巧妙地解决了涡轮转子系统等高端设备中不平衡、异构数据采样建模的难题，提供了一种具有出色可解释性的采样模型。
Bibliography:Application Number: CN202410480540