大数据样本与半监督环境下基于生成对抗网络的故障诊断
Large Data Samples and Fault Diagnosis Based on Generation Countermeasure Network in Semi-supervised Environment作者机构：中国科学技术信息研究所北京100038
出 版 物：《机械与电子》 (Machinery & Electronics)
年 卷 期：2021年第39卷第5期
页 面：20-25页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：大数据样本 半监督 生成对抗网络 梯度函数 分类诊断
摘 要：在大故障样本条件下,提出一种基于生成对抗网络模型的故障诊断方法研究。构建生成对抗网络模型,保证模型判别器输出数据的总体分布与原始故障集趋同,并基于空间测量工具对梯度函数进行优化,降低损失;采用故障集图像转换方式实现对原始信号的降维处理,利用判别器的神经网络结构训练输入数据,并提取出机械故障数据集中的故障特征点。实验结果表明,提出方法具有良好的分类诊断性能,故障诊断精度能够达到99.45%。
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