【摘 要】
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在旋转设备故障诊断领域,通常会遇到数据非均衡的问题,即故障数据的数量特别是灾难性故障数据或意外的机械故障很少,而正常状态数据的数量非常大。当常用的基于数据驱动的故障诊断方法对非均衡数据实现预测后,得到的是结果往往是多数类样本的预测精度很高,而少数类的精度则会很低,这样的预测能力将会产生致命的后果。比如在工业领域,如果将旋转设备的故障状态误诊为正常状态,则可能会造成严重的经济损失甚至人员伤亡。因此,
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目:针对非线性系统的自适应核宽度异常检测方法研究（71801045）；
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在旋转设备故障诊断领域,通常会遇到数据非均衡的问题,即故障数据的数量特别是灾难性故障数据或意外的机械故障很少,而正常状态数据的数量非常大。当常用的基于数据驱动的故障诊断方法对非均衡数据实现预测后,得到的是结果往往是多数类样本的预测精度很高,而少数类的精度则会很低,这样的预测能力将会产生致命的后果。比如在工业领域,如果将旋转设备的故障状态误诊为正常状态,则可能会造成严重的经济损失甚至人员伤亡。因此,为了解决旋转设备故障诊断应用中数据的不均衡问题,以及为了提高基于数据驱动的故障诊断方法在非均衡数据集上的分类精度,本文展开了以下研究:（1）针对非均衡数据集的类别不均衡问题,本文提出了基于变分自编码器的数据增强方法。该方法利用变分自编码器的高斯分布形式隐变量对少数类振动信号进行采样,生成仿真数据。论证实验结果表明,相较传统的数据增强方法,基于变分自编码器的数据增强方法产生了与真实样本分布特征接近的合成信号,证明了此方法的可行性。（2）为进一步提高数据增强模型对少数类数据特征的还原能力,本文在变分自编码器的基础上,提出了基于Wasserstein自编码器的数据增强方法。Wasserstein自编码器可以使隐变量编码更大程度上反映不同分布的输入样本,生成更逼真的数据。数据增强实验结果表明,相比于变分自编码器,该方法生成了更接近真实样本特性的合成信号,体现了Wasserstein自编码器数据增强方法的优越性。（3）为了提高基于数据驱动的故障诊断方法在非均衡数据集上的分类精度,本文提出了一种结合Wasserstein自编码器与卷积神经网络的故障诊断方法（WAE＿CNN）。该方法将Wasserstein自编码器生成的人工信号与原始的非均衡数据进行混合,形成类别平衡的训练集,最终用于卷积神经网络训练以实现故障识别。根据实验结论,本文所提出的故障诊断方法较其他方法产生了更好的分类效果,验证了WAE＿CNN方法的有效性。
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