兰州理工大学机电工程学院 兰州，730050
马森财，男，1994年7月生，硕士。主要研究方向为旋转机械故障诊断技术和故障数据挖掘。
赵荣珍，女，1960年12月生，博士、教授、博士生导师。主要研究方向为旋转机械故障诊断和动态测试技术。 E-mail：zhaorongzhen@lut.edu.cn
TH165+.3;TP391;TP18
国家自然科学基金资助项目（51675253）；兰州理工大学一流学科建设资助项目
针对故障数据集不平衡而导致的误分类问题，在分析了不平衡数据对传统分类器影响的基础上，提出了一种基于高斯云模型正向、逆向云发生算法的样本再生成技术。首先，针对样本较少的类别，以现有样本特征值为逆向云算法的输入，计算出特征云模型的期望Ex、熵En和超熵He这3个指标；其次，以Ex，En和He为正向云发生算法的输入，衍生出数据量远大于原有样本的云滴（xi，yi），采集若干云滴的x值作为新的样本特征值，补充了样本数量较少的类，在数据层面解决了不平衡问题；然后，借助集成极限学习机（ensemble extreme learning machine，简称E-ELM）对补充后的平衡数据集进行分类学习，在算法层面提高了最终的分类精度；最后，在一个滚动轴承故障数据集上验证了所提方法的有效性。