一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法

一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法。针对不完整的轴承数据不能进行聚类的问题，将缺失数据进行填补。首先，考虑近邻样本属性分布提出新的区间填补公式；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将填补后的数据输入模糊C均值算法中进行聚类。本发明方法在四种缺失率的情况下与四种经典方法进行实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。

《一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法》是一发明专利，专利号为 2021108045227，当前法律状态为已下证，由辽宁大学提出申请，发明人为刘婷婷;王硕;侯晴;路颜萍;张利，申请日期为2021-07-16，公开（公告）日期为2024-06-04，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/10 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：机械故障诊断、智能诊断技术‌和‌机器学习应用‌。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法。针对不完整的轴承数据不能进行聚类的问题，将缺失数据进行填补。首先，考虑近邻样本属性分布提出新的区间填补公式；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将填补后的数据输入模糊C均值算法中进行聚类。本发明方法在四种缺失率的情况下与四种经典方法进行实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。

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