摘要：
本文基于级联森林提出了一种用于不平衡故障检测数据集的模型 DBCF，该模型设计了优化的级联随机森林，从数据层面和算法层面改进不平衡学习。首先提出了一种新的多通道级联旋转机械故障诊断框架，该框架将数据级方法和算法级方法相结合。然后提出了一种混合采样方法，通过生成新数据和丢弃类分布边缘的样本实现，为每个梯级森林通道提供平衡的数据集。最后提出了一种基于数据比例统计计算的新型平衡信息熵，并使用该指标设计了一种新型平衡森林。通过在平衡数据集上的对比实验，结果验证了 DBCF 在处理不平衡故障诊断问题上更加稳定和有效。 阅读全文
