一種有效的不均衡樣本生成方法及其在行星變速箱故障診斷中的應(yīng)用
作者：吳春志; 馮輔周; 吳守軍; 陳湯; 江鵬程 陸軍裝甲兵學(xué)院車輛工程系; 北京100072
摘要：針對實際運行中行星變速箱故障數(shù)據(jù)較少、各個狀態(tài)樣本不均衡的問題,提出了由Wasserstein生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(WGAN)樣本生成模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)分類模型組合的WGAN-CNN故障診斷分類模型。該模型對故障數(shù)據(jù)的頻譜信號進(jìn)行過采樣,以擴展故障樣本數(shù)量,從而更好地對故障狀態(tài)進(jìn)行分類。采用加州大學(xué)歐文分校人工數(shù)據(jù)集對WGAN生成模型以及經(jīng)典過采樣方法進(jìn)行對比,并在行星變速箱故障試驗臺上進(jìn)行驗證。結(jié)果表明,樣本不均衡會嚴(yán)重影響分類結(jié)果,而WGAN-CNN模型可以很好地擴充故障樣本集,提高在故障樣本稀少情況下的診斷準(zhǔn)確率。
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