【摘要】：當(dāng)前,基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷得到了廣泛的應(yīng)用。就基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷分類方法而言,帶標(biāo)記的數(shù)據(jù)量越大,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的特征的表征性越強(qiáng)。但是,在實(shí)際的工業(yè)生產(chǎn)中,數(shù)據(jù)的標(biāo)記是一個人工過程,需要耗費(fèi)大量的人力和時間成本。因此,通常無法獲得大量的帶標(biāo)記樣本,這導(dǎo)致了小樣本問題和半監(jiān)督問題。本文采用生成對抗網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)研究了小樣本問題和半監(jiān)督問題,以及數(shù)據(jù)的預(yù)處理,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。提出了面向故障數(shù)據(jù)的基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的故障分類方法,該方法采用了信號轉(zhuǎn)圖像的預(yù)處理方法,在降噪的同時最大限度地保留故障數(shù)據(jù)的信息。該方法在凱斯西儲大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)集上達(dá)到了99.996%的分類精度,驗(yàn)證了所提方法的可行性。針對小樣本問題,本文利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)的樣本生成特性,模擬并生成與標(biāo)記數(shù)據(jù)具有相同數(shù)據(jù)分布的樣本,拓展樣本量,提高最終的分類精度。針對生成對抗網(wǎng)絡(luò)在少量標(biāo)記樣本下的訓(xùn)練不平衡問題,提出了閾值控制方法,通過在訓(xùn)練過程中動態(tài)地調(diào)整生成器和判別器的訓(xùn)練關(guān)系,穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,加速網(wǎng)絡(luò)收斂。該方法在凱斯西儲大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)集上達(dá)到了99.96%的分類精度,驗(yàn)證了所提方法的可行性。針對半監(jiān)督問題,本文利用未標(biāo)記樣本中的數(shù)據(jù)信息輔助分類。判別器的輸入包含生成器生成的樣本、無標(biāo)記真實(shí)數(shù)據(jù)和有標(biāo)記真實(shí)數(shù)據(jù)三個部分,判別器的輸出由原來的K維拓展為K+1維。判別器和生成器的損失函數(shù)在原來的有監(jiān)督損失的基礎(chǔ)上,加入了無監(jiān)督損失,使得網(wǎng)絡(luò)可以利用無標(biāo)記數(shù)據(jù)中的信息輔助分類。該方法在凱斯西儲大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)集上達(dá)到了100%的分類精度,也驗(yàn)證了所提方法的可行性。最后,對全文的主要工作進(jìn)行了總結(jié),并展望了未來值得進(jìn)一步研究的方向。
【圖文】：

圖 1-1 本文的主要工作本文的主要結(jié)構(gòu)為：第一章介紹了研究背景以及意義，并分別對故障診斷和生成對抗網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹和分析；第二章介紹了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理，基于模型和基于損失函數(shù)的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，并引出了本論文使用的模型基礎(chǔ)；第三章介紹了面向故障數(shù)據(jù)的基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，，并在公開的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了方法的可行性；第四章介紹了小樣本模式下生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的建立以及求解過程，并對方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證；第五章介紹了半監(jiān)督模式下生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的建立以及求解過程，并對方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證；

2.1.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本框架圖 2-1 GAN 的基本框架圖GAN 的組成框架如圖 2-1 所示。從圖 2-1 可以看出，GAN 由兩個部分組成：生成器和判別器，生成器的輸入是隨機(jī)的噪聲 z，判別器的輸入則是真實(shí)數(shù)據(jù) x 以及生
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP277;TP183;TH133.3

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本文編號：2611304