基于改进SMOTE和改进蜂群算法的轴承故障诊断方法及系统

本发明公开了基于改进SMOTE和改进蜂群算法的轴承故障诊断方法及系统，方法包括：在采用基于密度比的共享最近邻聚类算法，并结合合成少数类过采样技术对数据进行平衡化之后，利用降阶变分模态分解方法分解振动信号，提取出信号的时域特征以及频域特征，进一步借助Relief‑F方法，选择更优特征用于后续分类识别。在故障识别策略设计上，提出了基于人工蜂群算法的随机森林诊断策略，利用人工蜂群算法优化随机森林中的决策树个数和特征个数。更进一步，在观察蜂阶段，利用模拟二进制交叉算法对蜜源进行局部优化。通过本发明所提出的故障诊断策略，有效提升了样本数据不均衡条件下轴承故障诊断能力。