在实际工业场景中，机器大多数时间都处于正常工作状态，而故障状态下的时间则非常短。因此，收集到的故障数据非常有限，这导致了故障诊断数据集的不平衡，故障样本的数量远少于正常样本。此外，随着制造业的快速发展，机器设备变得越来越复杂，这使得收集的故障数据中存在噪声、类重叠、类内和类间不平衡、多类不平衡以及时间序列不平衡等问题。因此，解决这些问题已成为故障诊断领域的研究热点和难点，并出现了许多解决方法。本文将从数据预处理、特征提取以及分类器改进三个方面进行全面梳理。同时，还描述了不平衡数据分类方法在工业场景中的应用。最后，总结了不平衡数据分类研究领域面临的挑战，并提出了未来可能的研究方向。
