[发明专利]一种工业故障诊断非平衡时序数据扩充方法有效
| 申请号： | 202011352099.3 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112328588B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 沈继红;谭思超;雋兆波;戴运桃;王淑娟;梁源 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种工业故障诊断非平衡时序数据扩充方法，步骤一：准备训练数据集；步骤二：构建GRU‑BEGAN的网络结构；步骤三：训练构建的GRU‑BEGAN网络模型；步骤四：根据训练好的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型去生成小样本类型的人工数据，训练完成后的模型输入简单随机变量z|t，生成符合时间t的时序数据，将生成的数据集扩充至原始数据的小样本类型中，根据扩充后的数据集建立1D/2D‑CNN故障诊断模型。本发明在模型结构和损失函数上的改进使得模型收敛更快、数据质量更高，利用端到端的GRU‑BEGAN模型去训练故障数据中小样本时序数据集，得到生成的人工数据去增强原始数据集，提高故障诊断模型精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 工业 故障诊断 平衡 时序 数据 扩充 方法 | ||
【主权项】：
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