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基于改进Jaya-RUSBoost模型的设备故障预测
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作者 李响 徐照光 吴建国 《工业工程》 2025年第4期77-88,共12页
针对焊枪故障预测中产生的数据不平衡问题,提出一种基于Jaya-RUSBoost改进模型的焊枪故障预测方法,通过结合欠采样、集成学习和参数设置优化,实现数据的平衡和故障预测精度的提升。构建RUSBoost故障预测模型,设计实验评估超参数值对模... 针对焊枪故障预测中产生的数据不平衡问题,提出一种基于Jaya-RUSBoost改进模型的焊枪故障预测方法,通过结合欠采样、集成学习和参数设置优化,实现数据的平衡和故障预测精度的提升。构建RUSBoost故障预测模型,设计实验评估超参数值对模型性能的影响,确定模型参数的较优取值范围;设计Jaya元启发式算法对RUSBoost模型参数进行迭代,从而寻求最优故障预测参数模型。案例研究表明,相较于传统的RUSBoost算法,Jaya-RUSBoost算法在5个焊枪上的故障预测准确率和F1值分别提升了9.43%和8.41%,且与多种机器学习模型相比,准确性等指标也得到显著的提升。本文提出的焊枪故障预测方法,具有较高的实际应用价值和推广前景,能够为焊接设备的智能维护提供有力支持。 展开更多
关键词 故障预测 焊枪 数据不平衡 jaya-rusboost 智能制造
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