仪器仪表学报

作者：李 川，伍依凡，杨 帅

单位：李 川,1. 重庆工商大学装备系统服役健康保障研究中心，2. 重庆工商大学管理科学与工程学院,,伍依凡,1. 重庆工商大学装备系统服役健康保障研究中心，3. 韦仕敦大学机械与材料工程系,,杨 帅,1. 重庆工商大学装备系统服役健康保障研究中心,

关键词：不平衡分布;数据驱动;故障诊断;智能;工业系统

基金：国家自然科学基金(52175080)、重庆市自然科学基金创新群体项目(cstc2019jcyj-cxttX0003)、重庆工商大学研究生创新型科研项目(yjscxx2021-112-84)资助

故障诊断是工业系统健康监测的重要内容,现有的数据驱动故障诊断方法多是利用类别平衡的数据集进行建模的。但在实际应用中,工业系统往往产生大量类别不平衡的样本,给数据驱动故障诊断带来挑战。这一问题受到了学术界和工业界的广泛关注,围绕该方面的研究取得了丰硕的成果。但是,目前针对不平衡分布的数据驱动故障诊断的研究进展综述相对较少,因此无法明确现实的挑战以及未来的研究方向。本文针对不平衡分布的约束问题,从数据驱动诊断方法和诊断应用场景这两个方面综述了国内外的研究进展,并提出了面临的挑战及未来的展望,为故障诊断的研究与应用提供参考。

来源：2023年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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