【摘 要】
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利用车辆传动系统试验数据对车辆进行故障诊断和性能评价可以实现车辆故障预警,提高可靠性,从而提高车辆性能,但测试数据有数据量大、不平衡、维度高、噪声多的特征,使得传统
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利用车辆传动系统试验数据对车辆进行故障诊断和性能评价可以实现车辆故障预警,提高可靠性,从而提高车辆性能,但测试数据有数据量大、不平衡、维度高、噪声多的特征,使得传统数据分析算法会产生次优的分类模型.针对上述问题,提出了一种改进的不平衡数据分类支持向量机算法.该算法赋予各样本不同的权值,用马氏距离改进模糊隶属度的设计以排除变量相关性干扰,同时可以输出正常状态下的故障概率.实验结果表明,该算法能够有效提高故障诊断的准确性,概率输出模型可用于故障预警和性能分析.
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