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Deep Convolution Neural Network Motor Fault Identification Based on Generative Adversarial Network under unbalanced sample

Deep Convolution Neural Network Motor Fault Identification B...

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作者： Xin LI Bin JIAO Wei-tian LIN School of Electrical Engineering Shanghai Dianji University

Based on the problem that the traditional motor fault diagnosis method relies on the signal processing power and the model generalization ability is poor,this paper proposes a fault diagnosis method based on generative adversarial network under unbalanced data *** builds a small sample training set to train generative adversarial network,and adds the generated sample to the original small sample training set.A deep convolutional neural network（DCNN） model that is suitable for motor fault diagnosis is proposed,and the fault characteristics are learned from the original data layer by layer,so as to realize the identification of different *** a lot of experimental analysis,the method is better than the existing depth model in terms of detection rate and error rate.

关键词： Generative adversarial network Deep convolution neural network unbalance sample Motor fault identification

来源： cnki会议评论

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