楊光友 劉 浪 習(xí)晨博

1.湖北工業(yè)大學(xué)農(nóng)機(jī)工程研究設(shè)計(jì)院，武漢，4300682.湖北省農(nóng)機(jī)裝備智能化工程技術(shù)研究中心，武漢，430068

0 引言

設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，正常數(shù)據(jù)占大多數(shù)，故障類數(shù)據(jù)較少，因此數(shù)據(jù)集中的正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)比例嚴(yán)重失衡，此種情形下訓(xùn)練的故障診斷模型的診斷準(zhǔn)確率較低，影響模型的可用性[1]。針對(duì)不均衡樣本的故障診斷，楊宇等[2]通過(guò)少量已知樣本建立多變量預(yù)測(cè)模型，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類，計(jì)算已知樣本與已分類未知樣本的互相關(guān)性，選出相關(guān)性較高的樣本作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。陶新民等[3]提出的最大軟間隔支持向量域描述(maximum soft margin-support vector domain description，MSM-SVDD)模型能充分利用少數(shù)故障類樣本信息，將SVDD的分類邊界逐漸向稀缺故障類傾斜，進(jìn)而提高算法對(duì)少樣本數(shù)據(jù)的敏感性，提高模型的診斷準(zhǔn)確率。

優(yōu)異的數(shù)據(jù)生成模型是解決樣本不均衡問(wèn)題的一種有效方法，其中比較常見的合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)(synthetic minority oversampling technique，SMOTE)[4]在采樣樣本的K個(gè)近鄰中的隨機(jī)樣本后插值生成新數(shù)據(jù)。RAGHUWANSHI等[5]將SMOTE生成數(shù)據(jù)與類特定極限學(xué)習(xí)機(jī)(class specific extreme learning machine，CSELM)結(jié)合來(lái)解決樣本不均衡問(wèn)題。ZHANG等[6]提出一種結(jié)合過(guò)采樣方法與DAE(deep auto-encoder)方法的故障診斷方法，使用少數(shù)樣本加權(quán)法對(duì)數(shù)量占比較低的類別進(jìn)行過(guò)采樣，并與真實(shí)數(shù)據(jù)混合，然后再采用DAE方法提取混合后數(shù)據(jù)的深層次特征，并將其輸入至決策樹進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial network，GAN)[7]的核心思想是建立不斷對(duì)抗的生成網(wǎng)絡(luò)與判別網(wǎng)絡(luò)，并迫使它們?cè)诳臻g分布上接近，進(jìn)而生成質(zhì)量較好的生產(chǎn)數(shù)據(jù)樣本，可用于軸承故障診斷[8]。王俊等[9]提出了一種基于SDAE-GAN(stacked denoising auto-encoder GAN)的數(shù)據(jù)生成模型，SDAE在輸入層添加噪聲進(jìn)行編碼重構(gòu)，使GAN模型的生成器可以提取更深層次的故障特征，提高模型的抗噪能力。

不均衡樣本的故障診斷研究中，對(duì)如何平衡判別器與生成器之間的性能、加快GAN收斂的研究較少，因此筆者提出一種基于SA-ACGAN(self-adaptive auxiliary classifier GAN)的軸承故障樣本生成方法，通過(guò)度量判別器與生成器之間的相對(duì)性能來(lái)自適應(yīng)調(diào)節(jié)生成器的損失值。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法大幅提升了生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量，且最終訓(xùn)練出的普通BP故障診斷模型性能與其他需要復(fù)雜計(jì)算方法的模型性能相當(dāng)，但在診斷耗時(shí)方面，本文所提方法顯著優(yōu)于其他方法。

1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)

1.1 GAN和ACGAN模型

GAN主要由生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)組成，其結(jié)構(gòu)如圖1a所示，其中，隨機(jī)向量z輸入至生成器網(wǎng)絡(luò)G(z)，并將z解碼為生成數(shù)據(jù)Xfake，生成器網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)為

(1)

式中，m為每批次訓(xùn)練樣本數(shù)量；i為樣本編號(hào)；D(*)表示判別器網(wǎng)絡(luò)。

判別器網(wǎng)絡(luò)判定輸入數(shù)據(jù)是真實(shí)數(shù)據(jù)的概率，其損失函數(shù)為

(2)

式中，xi為該批次的第i個(gè)真實(shí)樣本。

原始GAN模型只能生成不含標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)，不適宜參與實(shí)際故障診斷的有監(jiān)督模型訓(xùn)練。圖1b所示的ACGAN[10]對(duì)原始GAN添加輔助分類器，在生成器訓(xùn)練過(guò)程中引入標(biāo)簽，由判別器的交叉熵?fù)p失函數(shù)約束生成器根據(jù)標(biāo)簽生成數(shù)據(jù)。

(a)GAN模型結(jié)構(gòu)圖

(b)ACGAN模型結(jié)構(gòu)圖注：圖中sigmoid與softmax為相應(yīng)激活函數(shù)。圖1 GAN和ACGAN模型結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of GAN and ACGAN model

ACGAN模型訓(xùn)練中，通過(guò)隨機(jī)采樣低維度隨機(jī)噪聲信號(hào)z和期望標(biāo)簽c輸入到生成器網(wǎng)絡(luò)，再經(jīng)非線性映射函數(shù)G(z，c)解碼為生成數(shù)據(jù)樣本Xfake；并將真實(shí)數(shù)據(jù)樣本Xreal與Xfake輸入至判別器網(wǎng)絡(luò)D，判別器網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)為真實(shí)樣本的概率P(S|X)與所屬數(shù)據(jù)類別概率P(C|X)，其中，S表示樣本真假，C表示樣本類別。

在判別器訓(xùn)練過(guò)程中，當(dāng)判別器輸入為Xreal時(shí)，希望判別概率P(S=real|Xreal)盡可能地大，且對(duì)輸入樣本的分類概率P(C|Xreal)盡可能正確；判別器輸入為Xfake時(shí)，希望判別概率P(S=fake|Xfake)盡可能大。在生成器訓(xùn)練過(guò)程中，希望生成數(shù)據(jù)Xfake送至判別器的判別概率P(S=real|Xfake)盡可能大，迫使生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)在判別器的判別結(jié)果上表現(xiàn)一致。對(duì)應(yīng)的判別器損失函數(shù)Ld和生成器損失函數(shù)Lg分別為

Ld=E(log2P(S=real|Xfake))+E(log2P(S=

fake|Xfake))+E(log2P(C=c|Xreal))+

E(log2P(C=c|Xfake)

(3)

Lg=E(log2P(S=real|Xfake))+

E(log2P(C=c|Xfake))

(4)

式中，E(*)表示期望。

1.2 SA-ACGAN模型

GAN最大的特點(diǎn)在于將靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為生成器與判別器的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)判別器與生成器兩者的交替訓(xùn)練使生成器與判別器性能達(dá)到納什均衡，此時(shí)的判別器無(wú)法有效分辨真實(shí)樣本與生成樣本。

對(duì)抗訓(xùn)練模式能使生成的樣本分布逼近真實(shí)分布，卻使GAN模型不穩(wěn)定，導(dǎo)致生成器與判別器性能不匹配等問(wèn)題。生成器性能太好，判別器性能不足以支撐其與生成器形成相抗衡的對(duì)抗學(xué)習(xí)狀態(tài)，導(dǎo)致模型收斂緩慢；判別器性能太好，會(huì)使生成器無(wú)論怎么訓(xùn)練，生成數(shù)據(jù)判別為真的概率始終為0，生成器的損失梯度消失，生成器性能差。解決此問(wèn)題的常用優(yōu)化方法有：使生成器與判別器采用不同學(xué)習(xí)率[11]、調(diào)節(jié)生成器與判別器的訓(xùn)練次數(shù)[12]等。這些方法通過(guò)人工調(diào)節(jié)，希望判別器與生成器達(dá)到一個(gè)較好的平衡，但忽略了判別器與生成器的性能差異是動(dòng)態(tài)的，上述方法仍難使兩模型同時(shí)達(dá)到收斂。

針對(duì)上述問(wèn)題，筆者提出了一種自適應(yīng)的生成器損失函數(shù)：

(5)

式中，ξ為平滑系數(shù)；α為變化幅度系數(shù)。

引入平滑系數(shù)ξ是為了防止D(G(z))過(guò)小導(dǎo)致ω過(guò)大；變化幅度系數(shù)α可使判別器性能與生成器性能相差較大時(shí)的ω變化更大，加快訓(xùn)練收斂速度。ω一般取2。將ω應(yīng)用到ACGAN后的生成器損失函數(shù)為

E(log2P(C=c|Xfake))

(6)

2 基于SA-ACGAN的故障診斷模型及應(yīng)用

基于SA-ACGAN的故障診斷流程如圖2所示。離線訓(xùn)練階段完成SA-ACGAN模型訓(xùn)練后，通過(guò)訓(xùn)練好的SA-ACGAN模型進(jìn)行樣本擴(kuò)充，并將擴(kuò)充后的樣本數(shù)據(jù)集輸入BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練故障診斷模型。在線診斷過(guò)程僅需使用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，SA-ACGAN模型的訓(xùn)練流程如圖3所示。

圖2 故障診斷流程圖Fig.2 Flow chart of fault diagnosis process

圖3 SA-ACGAN訓(xùn)練流程圖Fig.3 Training flow chart of SA-ACGAN

SA-ACGAN訓(xùn)練過(guò)程中，將ω的計(jì)算放在判別器網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練既可以減小計(jì)算量，又能保證判別器的性能優(yōu)于生成器的性能，提高算法的收斂效率。

為驗(yàn)證本文方法的有效性，采用兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，其中，數(shù)據(jù)集1為凱斯西儲(chǔ)大學(xué)( Case Western Reserve University，CWRU)的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集2為筆者在某聯(lián)合收割機(jī)脫粒滾筒實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集的軸承故障數(shù)據(jù)。

2.1 試驗(yàn)1

2.1.1CWRU數(shù)據(jù)集

實(shí)驗(yàn)軸承為驅(qū)動(dòng)端6205-2RS JEM型深溝球軸承，通過(guò)電火花技術(shù)在軸承內(nèi)圈、外圈以及滾動(dòng)體分別加工不同程度的11類故障。加速度傳感器部署在驅(qū)動(dòng)端電機(jī)支撐軸的軸承座上方。試驗(yàn)轉(zhuǎn)速為1772 r/min，信號(hào)的采樣頻率為12 kHz。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)為一維振動(dòng)數(shù)據(jù)，將每2048個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，正常樣本的截取間隔為32個(gè)采樣點(diǎn)，以獲得大量正常樣本，故障樣本也是由2048個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)組成的樣本，但其截取間隔為2048個(gè)采樣點(diǎn)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練集OA1、測(cè)試集1(由未參與訓(xùn)練的樣本組成)、通過(guò)ACGAN得到的生成集GA1、通過(guò)SA-ACGAN得到的生成集GB1如表1所示。SA-ACGAN模型結(jié)構(gòu)如表2所示。

表1 CWRU數(shù)據(jù)集試驗(yàn)設(shè)置

表2 SA-ACGAN模型結(jié)構(gòu)表

生成器輸入由隨機(jī)噪聲向量(長(zhǎng)度為30)與one-hot編碼后的樣本標(biāo)簽向量(長(zhǎng)度為12)拼接而成。由于判別器輸入層形狀為32×32×1，故生成器生成的樣本和真實(shí)樣本在訓(xùn)練過(guò)程中，將以32×32×1的張量形狀輸入到判別器中；又由于故障診斷模型輸入層的形狀為1024×1的向量，故在故障診斷模型訓(xùn)練時(shí)，需將生成器生成的樣本轉(zhuǎn)換為1024×1的向量后再輸入到故障診斷模型中。為保證實(shí)驗(yàn)的一致性，ACGAN和SA-ACGAN使用同一結(jié)構(gòu)，生成器與判別器均采用RMSprop優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.0001。為加快模型收斂，所有的核參數(shù)初始化方式均為He Normal初始化[13]。由1.2節(jié)可知，平滑系數(shù)ξ取較大值時(shí)，ω更穩(wěn)定；ξ取值較小時(shí)，ω變化區(qū)間大，對(duì)生成器和判別器的性能修正效果好，但會(huì)導(dǎo)致ω出現(xiàn)大幅度震蕩，引起模型坍塌等問(wèn)題，因此變化幅度系數(shù)α取值不宜超過(guò)3。后續(xù)試驗(yàn)中，平滑系數(shù)ξ取值為1，變化幅度系數(shù)α取值為2，此時(shí)ω的取值范圍是0.25～4.00，在此取值條件下，模型訓(xùn)練收斂快且穩(wěn)定。

(a)正常軸承真實(shí)數(shù)據(jù)頻譜圖 (b)ACGAN生成正常 軸承數(shù)據(jù)頻譜圖 (c)SA-ACGAN生成正常軸承數(shù)據(jù)頻譜圖

(d)滾動(dòng)體故障軸承真實(shí)數(shù)據(jù)頻譜圖 (e)ACGAN生成滾動(dòng)體 故障軸承數(shù)據(jù)頻譜圖 (f)SA-ACGAN生成滾動(dòng)體故障軸承數(shù)據(jù)頻譜圖

(g)外圈故障軸承真實(shí)數(shù)據(jù)頻譜圖 (h)ACGAN生成外圈故障軸承數(shù)據(jù)頻譜圖 (i)SA-ACGAN生成外圈故障軸承數(shù)據(jù)頻譜圖圖4 真實(shí)樣本與生成樣本對(duì)比圖Fig.4 Comparison of real samples and generated samples

圖4為部分真實(shí)樣本與生成樣本的頻譜圖，可以看出，圖4a(正常軸承頻譜)中，100 Hz和2000 Hz處的幅值左大右小；圖4b中，100 Hz和2000 Hz處的幅值相近；圖4c中，100 Hz和2000 Hz處的幅值左大右小，顯然本文方法生成數(shù)據(jù)的頻譜特征更接近原始數(shù)據(jù)的頻譜。在滾動(dòng)體故障頻譜圖中，圖4d的主頻單峰值特征明顯；圖4e主峰的毛刺較多，且在3000 Hz左側(cè)的頻譜分布明顯與原始數(shù)據(jù)圖譜不同；圖4f與圖4d的頻譜分布相似。對(duì)于外圈故障，圖4h中，3000 Hz左邊的毛刺較多，且主頻3500 Hz處的幅值與真實(shí)樣本的幅值相差太大，圖4i與圖4g的頻率分布接近。由此可知，SA-ACGAN的細(xì)節(jié)學(xué)習(xí)能力要強(qiáng)于ACGAN，生成的數(shù)據(jù)更接近真實(shí)數(shù)據(jù)。

故障診斷使用的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表3所示，其輸入為預(yù)處理后的一維加速度信號(hào)，輸出對(duì)應(yīng)表1的12種軸承狀態(tài)。

2.1.2試驗(yàn)結(jié)果及分析

分別使用數(shù)據(jù)集OA1、數(shù)據(jù)集OA1+生成集GA1、數(shù)據(jù)集OA1+生成集GB1訓(xùn)練BPNN，用測(cè)試集1測(cè)試的故障識(shí)別平均準(zhǔn)確率如表4所示，其中，GA1、GB1分別由ACGAN和SA-ACGAN生成。

表3 故障診斷模型結(jié)構(gòu)表

由表4可知，僅使用原始樣本數(shù)據(jù)集OA1訓(xùn)練的模型故障診斷準(zhǔn)確率為22.45%～100.00%，模型性能差且不穩(wěn)定，B021的識(shí)別率僅為22.45%；使用數(shù)據(jù)集OA1+生成集GA1訓(xùn)練的模型故障診斷的平均準(zhǔn)確率為96.23%，較OA1的平均準(zhǔn)確率84.10%有大幅提高，并且模型的穩(wěn)定性有了較大的提高，且整體魯棒性提升較大；數(shù)據(jù)集OA1+生成集GB1訓(xùn)練的模型故障識(shí)別平均準(zhǔn)確率達(dá)到了99.66%，除復(fù)合故障OR007的識(shí)別準(zhǔn)確率為98.20%外，其余均為100.00%，該方法不僅能大大提高故障診斷模型的識(shí)別準(zhǔn)確率，且還能提高模型穩(wěn)定性和魯棒性。

表4 各類故障準(zhǔn)確率

2.2 試驗(yàn)2

2.2.1試驗(yàn)數(shù)據(jù)

試驗(yàn)平臺(tái)主要由電機(jī)驅(qū)動(dòng)部分、脫?？偝刹糠帧?shù)據(jù)采集部分以及上位機(jī)組成。試驗(yàn)監(jiān)測(cè)對(duì)象為聯(lián)合收割機(jī)脫粒滾筒后端的6307深溝球軸承，通過(guò)更換帶有不同故障的深溝球軸承來(lái)模擬軸承不同的工作狀態(tài)(表5和圖5)。試驗(yàn)中，通過(guò)4個(gè)CT1010L加速度傳感器采集軸承在不同工作狀態(tài)、不同位置的加速度信號(hào)，加速度傳感器1～4的電壓靈敏度分別為101.6 mV/g、99.1 mV/g、101.2 mV/g和101.3 mV/g，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)以及加速度傳感器布置位置如圖6所示。

表5 不同狀態(tài)參數(shù)表

本試驗(yàn)數(shù)據(jù)為4通道振動(dòng)數(shù)據(jù)，工作轉(zhuǎn)速為320 r/min，將2048個(gè)采樣點(diǎn)的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)作為一組樣本，樣本截取間隔為1024個(gè)采樣點(diǎn)。數(shù)據(jù)樣本集OA2、生成集GA2、生成集GB2所構(gòu)成的樣本不均衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)集如表6所示，其中，GA2、GB2分別由ACGAN和SA-ACGAN生成。

試驗(yàn)所使用的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型與表2相似，由于總計(jì)類別為11類、通道數(shù)為4，故生成器的輸入形狀為41×1，輸出層(反卷積層4)的通道數(shù)改為4；判別器網(wǎng)絡(luò)輸入形狀為32×32×4，輸出神經(jīng)元12個(gè)，其中，11個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)表5的11種軸承狀態(tài)，1個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)判別器判別結(jié)果的概率。故障診斷BP網(wǎng)絡(luò)模型與表4相似，輸入形狀為1024×4，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為11。優(yōu)化器、學(xué)習(xí)率以及其他超參數(shù)均與2.1.1節(jié)保持一致。

(e)IRF15 (f)ORF07 (g)ORF10 (h)ORF12

(i)ORF15 (j)CF05 (k)CF10圖5 不同故障類型軸承Fig.5 Different type of bearing

圖6 聯(lián)合收割機(jī)試驗(yàn)平臺(tái)傳感器安裝示意圖Fig.6 Schematic diagram of sensor installation of combine harvester test platform

表6 不均衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)集設(shè)置

2.2.2試驗(yàn)結(jié)果及分析

分別使用數(shù)據(jù)集OA2、數(shù)據(jù)集OA2+生成集GA2、數(shù)據(jù)集OA2+生成集GB2訓(xùn)練BPNN，同時(shí)用測(cè)試集2檢驗(yàn)BPNN每輪訓(xùn)練結(jié)果。圖7為不同故障的準(zhǔn)確率隨模型訓(xùn)練次數(shù)變化的曲線。由圖7可知，數(shù)據(jù)集OA2+生成集GB2訓(xùn)練的模型收斂最快、平穩(wěn)性最好。

3個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的故障診斷模型的分類準(zhǔn)確率如表7所示。由表7可知，使用數(shù)據(jù)集OA2訓(xùn)練的故障診斷模型的平均準(zhǔn)確率為94.70%，由于故障樣本不均衡，故障分類準(zhǔn)確率波動(dòng)很大，對(duì)特征難以提取的故障的分類準(zhǔn)確率較低，如內(nèi)圈故障ORF12、復(fù)合故障CF10的分類準(zhǔn)確率僅為80.67%和73.27%。使用數(shù)據(jù)集OA2+生成集GA2訓(xùn)練的模型故障分類準(zhǔn)確率平均為98.67%，但ORF15的識(shí)別率(單個(gè)故障分類準(zhǔn)確率的最小值)為92.66%，IRF10識(shí)別率為95.05%。使用數(shù)據(jù)集OA2+生成集GB2訓(xùn)練模型生成的樣本質(zhì)量更穩(wěn)定，整體分類準(zhǔn)確率達(dá)到了99.90%；單個(gè)故障分類準(zhǔn)確率的最小值為99.33%，對(duì)CF10、ORF12的識(shí)別準(zhǔn)確率為100.00%和99.95%。

(a)數(shù)據(jù)集OA2

(b)數(shù)據(jù)集OA2+生成集GA2

(c)數(shù)據(jù)集OA2+生成集GB2圖7 不同故障的訓(xùn)練準(zhǔn)確率曲線Fig.7 Accuracy curve of each fault during training process

表7 不同故障的準(zhǔn)確率

3 對(duì)比分析

為了檢驗(yàn)本文方法的有效性，將本文方法與1D-CNN[14]、e2e-LSTM[15]、CFVS-SVM(commonplace features of vibration signals)，以及FFT-CNN等4種故障診斷方法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。測(cè)試在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行，其配置為Windows10操作系統(tǒng)、Intel i5-9400F CPU、16G RAM。對(duì)比試驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)集1為2.1節(jié)的CWRU數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)集2為2.2節(jié)所述數(shù)據(jù)集，2個(gè)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集和測(cè)試集的劃分與上一節(jié)保持一致，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

由表8可以看出，不均衡樣本條件下，1D-CNN和e2e-LSTM的故障診斷準(zhǔn)確率較低。這兩種方法均采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)原始數(shù)據(jù)直接提取特征，在數(shù)據(jù)量足夠的情況下可以有效提取故障特征，但在數(shù)據(jù)失衡的條件下無(wú)法有效提取故障特征、過(guò)擬合嚴(yán)重，1D-CNN和e2e-LSTM在數(shù)據(jù)集1的狀態(tài)辨識(shí)準(zhǔn)確率分別為66.03%和65.77%；在多通道數(shù)據(jù)集2上，這2種方法模型準(zhǔn)確率更低，準(zhǔn)確率分別為44.13%和22.62%，由此可見，這兩種模型出現(xiàn)嚴(yán)重過(guò)擬合且泛化能力差。CFVS-SVM和FFT-CNN在輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前進(jìn)行了時(shí)頻域的特征提取，大幅度降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征的難度，在少樣本情況下對(duì)提高模型準(zhǔn)確率有所幫助，但仍無(wú)法解決過(guò)擬合問(wèn)題。CFVS-SVM和FFT-CNN針對(duì)數(shù)據(jù)集1的模型辨識(shí)準(zhǔn)確率分別為92.54%、93.08%，對(duì)數(shù)據(jù)集2的模型辨識(shí)準(zhǔn)確率分別為98.82%、97.98%，仍無(wú)法達(dá)到很好的效果。SA-ACGAN對(duì)2個(gè)數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率分別為99.66%和99.90%，呈現(xiàn)出優(yōu)異的泛化性能。SA-ACGAN模型生成的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)既彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的模型泛化性和魯棒性差的問(wèn)題，又解決了故障診斷實(shí)時(shí)性問(wèn)題。所有額外步驟均在模型訓(xùn)練階段，故障處理過(guò)程無(wú)需額外步驟。本文方法的故障診斷模型僅為簡(jiǎn)單的BP模型，單次診斷時(shí)間0.09s遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他方法。上述試驗(yàn)表明BP算法在擁有足夠高質(zhì)量的樣本數(shù)據(jù)后亦能達(dá)到復(fù)雜算法的故障識(shí)別效果。

4 結(jié)論

(1)通過(guò)衡量本文SA-ACGAN模型的生成器與判別器之間的相對(duì)性能，優(yōu)化了模型訓(xùn)練過(guò)程中的生成器性能，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)兩者之間的平衡，使訓(xùn)練收斂過(guò)程更穩(wěn)定、迅速。

(2)在樣本不均衡的條件下，用本文方法生成數(shù)據(jù)、訓(xùn)練故障診斷模型的故障檢測(cè)性能明顯優(yōu)于用原始數(shù)據(jù)和ACGAN方法生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的故障診斷模型，且模型訓(xùn)練過(guò)程中，使用本方法生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型準(zhǔn)確率隨迭代次數(shù)的增加變化平穩(wěn)，顯示出良好的收斂特性。

(3)本文方法僅在訓(xùn)練時(shí)通過(guò)生成樣本來(lái)提高BP模型性能，診斷時(shí)并未增加額外的計(jì)算量。