不平衡训练数据下的基于生成对抗网络的轴承故障诊断

摘要

近年来,随着深度学习模型及其衍生模型在故障诊断领域中的成功应用,基于深度学习的故障诊断方法开始成为研究主流.但是当训练数据不均衡时,通过深度学习从不平衡的数据中提取的故障特征是不准确的,训练得到的神经网络模型的分类结果往往倾向多数类,极大影响了分类效果.针对这种情况,本文结合卷积神经网络设计了一种新的生成对抗网络模型（Convolutional Wasserstein Generative Adversarial Network,CWGAN）.首先卷积神经网络从故障样本中提取故障特征,并将其作为对抗网络的输入,然后由解码器网络解码来自生成器的故障特征向量来生成故障样本,同时将提取的故障特征和训练过程中的故障诊断误差添加至生成器训练的损失函数中.实验表明本文提出的方法相比于基线模型（GAN-CNN）的平均F1值提高4%,较好地解决数据不平衡的分类问题.