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基于二维灰度图的数据增强方法在电机轴承故障诊断的应用研究
被引量：
54
1
作者
肖雄
肖宇雄
+2 位作者
张勇军
宋国明
张飞
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期738-748,共11页
在基于深度学习的电机轴承故障诊断中,一般采用基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)的数据增强方法以获取足量故障数据,从而保证模型的性能。一维时序信号下的数据增强会出现生成数据质量差、网络训练速度慢以及训...
在基于深度学习的电机轴承故障诊断中,一般采用基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)的数据增强方法以获取足量故障数据,从而保证模型的性能。一维时序信号下的数据增强会出现生成数据质量差、网络训练速度慢以及训练过程繁琐等问题,该文针对此,提出一种基于二维灰度图及辅助分类生成对抗网络(2D gray pixel images and auxiliary classifier generative adversarial networks,2D-ACGANs)的数据增强方法。首先将原始的一维时序信号转换为二维灰度图,以得到适用于二维卷积神经网络的输入数据;在此基础上结合辅助分类生成对抗网络,将原始数据的标签作为此网络的输入进行数据增强,该方法较一维数据增强方法有效减少网络训练参数量,同时解决传统方法中训练繁琐及标签信息丢失的问题。最后将提出的方法用于电机轴承的故障实验数据中进行对比验证,结果表明改进的2D-ACGANs算法能生成更高质量的数据,有效提高故障识别准确率及网络训练速度,具备良好的工程应用可行性。
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关键词
电机轴承
故障诊断
生成对抗网络
二维灰度图
数据增强
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职称材料
题名
基于二维灰度图的数据增强方法在电机轴承故障诊断的应用研究
被引量：
54
1
作者
肖雄
肖宇雄
张勇军
宋国明
张飞
机构
北京
科技
大学
工程技术研究院
国立台北科技大学电资学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期738-748,共11页
基金
国家自然科学基金(青年科学基金项目)(51907006)
北京科技大学与台北科技大学学术合作专题研究计划经费资助(06310059)。
文摘
在基于深度学习的电机轴承故障诊断中,一般采用基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)的数据增强方法以获取足量故障数据,从而保证模型的性能。一维时序信号下的数据增强会出现生成数据质量差、网络训练速度慢以及训练过程繁琐等问题,该文针对此,提出一种基于二维灰度图及辅助分类生成对抗网络(2D gray pixel images and auxiliary classifier generative adversarial networks,2D-ACGANs)的数据增强方法。首先将原始的一维时序信号转换为二维灰度图,以得到适用于二维卷积神经网络的输入数据;在此基础上结合辅助分类生成对抗网络,将原始数据的标签作为此网络的输入进行数据增强,该方法较一维数据增强方法有效减少网络训练参数量,同时解决传统方法中训练繁琐及标签信息丢失的问题。最后将提出的方法用于电机轴承的故障实验数据中进行对比验证,结果表明改进的2D-ACGANs算法能生成更高质量的数据,有效提高故障识别准确率及网络训练速度,具备良好的工程应用可行性。
关键词
电机轴承
故障诊断
生成对抗网络
二维灰度图
数据增强
Keywords
motor bearing
fault diagnosis
generative adversarial networks
2D gray pixel images
data augmentation
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维灰度图的数据增强方法在电机轴承故障诊断的应用研究
肖雄
肖宇雄
张勇军
宋国明
张飞
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
54
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