基于概率校准平衡随机森林算法的轨道电路故障诊断方法

传统的轨道电路故障分析方法大多假设不同类别的数据样本数量是相似或相等的,然而在实际采集到的监测数据中,正常工作的样本数据占绝大部分,故障数据只占少部分,这种数据不平衡特性会影响学习模型的分类性能,从而不能给出准确的故障诊断结果。因此文中提出基于概率校准平衡随机森林算法的轨道电路故障分析方法,以减少数据不平衡对轨道电路故障诊断准确度的影响。实验结果表明:经过概率校准后的平衡随机森林算法对实际监测数据具有更好的分析诊断能力;与XGBoost、LightGBM等算法相比,PC-BRF在ZPW-2000二分类数据集以及在25 Hz轨道电路多分类数据集上的分类综合性能更优,能对轨道电路故障不平衡数据进行有效分析,提高现场监测数据的利用率。

基于动态测试的机床主轴系统仿真研究

讨论了精密数控机床在相对激振试验时的理论模型,确定了伪随机相对激振测试加工中心主轴系统动态特性的试验方案与测试系统,给出了激振器的安装位置,精确地测出70个点的响应,获得了反映加工中心主轴系统动态特性的各阶模态参数与图表,建立了整个主轴系统的动力学模型,据此对其试验结果进行了分析并对该结构的修改提出了相应建议,为后续试验提供了依据,并为主轴系统的动态优化设计奠定了良好基础。