閆嘯家， 梁偉閣， 張 鋼， 佘 博， 田福慶

(1. 海軍工程大學 兵器工程學院，武漢 430033； 2. 大連艦艇學院 導彈與艦炮系，遼寧 大連 116000)

復雜供輸機構是特種裝備的重要組成部分，其可靠性和穩(wěn)定性直接影響特種裝備功能的發(fā)揮，如火炮供輸機構，直接影響彈藥的運動狀態(tài)[1]，且其運動過程伴隨有猛烈的沖擊、振動等，力學環(huán)境十分復雜。因此，開展復雜供輸機構故障診斷對提高工作效率與可靠性、減少維護時間與費用等方面具有重要意義[2]。

復雜的力學環(huán)境、獨特的機械結構使供輸機構的振動信號具有非線性、非平穩(wěn)性等特點。時頻分析方法可在時間和頻率兩個維度反映信號的能量強度變化，有效描述信號的細微故障特征，是分析處理非平穩(wěn)信號的重要方法之一[3]。傳統(tǒng)的短時傅里葉變換(short-time Fourier transform, STFT)能夠將一維故障振動信號變換成為二維矩陣，從而獲得包含時域和頻域信息的特征圖[4]。但STFT時間窗的大小、形狀相對固定，無法同時滿足時間分辨率和頻率分辨率的需求。而尺度變換連續(xù)的連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform,CWT)能夠克服STFT的缺陷，采用與特征分布波形相似的小波基對不同頻率的取樣步長是可調節(jié)的，在信號低頻處頻率分辨率較高，同時在高頻處時間分辨率較高。因此，CWT能夠在時頻特征圖中細致刻畫信號的局部形態(tài)，具有良好的時頻窗口特性和局部分辨能力，是處理非平穩(wěn)信號突變部分的有力工具[5]。

因此，基于小波時頻圖和深度學習的智能算法廣泛應用于復雜機械系統(tǒng)的特征提取和故障診斷。與傳統(tǒng)方法相比，深度學習可以自適應提取時頻圖的故障特征，實現端對端的故障診斷。袁建虎等將壓縮后的小波時頻圖輸入至卷積神經網絡，能夠有效識別滾動軸承的故障類型；Cheng等[6]提出一種基于CWT和局部二進制卷積神經網絡模型的數據驅動旋轉機械故障診斷方法，試驗表明該方法具有更穩(wěn)定、更可靠的預測精度。然而，在復雜供輸機構的故障診斷中，運用深度學習存在兩方面困難：①樣本數據不足，受制于供輸機構機械結構和工作機制的復雜性，通常難以獲取足量的樣本，由于小樣本條件下深度學習模型容易過擬合，導致模型故障診斷效果較差；②樣本數據非均衡，為適應特種裝備工作使用環(huán)境，供輸機構必須長期處于正常運行狀態(tài)，關鍵部件在預設壽命范圍內更換頻繁，因此故障樣本數量十分匱乏，實際數據集中正負樣本比例極為懸殊，進而導致模型分類結果偏向多數類，對少數類別識別性能不佳[7]。

解決以上問題的傳統(tǒng)方法是基于幾何變換、噪聲擾動和灰度變換等來對訓練數據進行數據增強。雖然上述方法操作簡單，但產生的數據分布過于單一，數據非均衡問題本質上沒有解決，在小樣本條件下易導致模型在目標數據集上過擬合。Goodfellow等[8]于2014年提出了生成對抗網絡(generative adversarial networks, GANs)，通過生成器和判別器的互相對抗和學習來達到“納什均衡”，最終使得生成器從簡單隱變量中產生的數據分布接近于真實數據分布，解決了樣本數據不足的問題。但是GANs網絡僅應用于計算機圖像領域，無法對標簽數據進行分類識別。直到Odena等[9]于2016年提出輔助分類生成式對抗網絡(auxiliary classifier generative adversarial networks， ACGANs)，創(chuàng)造性地認為判別器具有識別類標簽的能力，且把損失函數分為真?zhèn)闻袆e損失和樣本分類損失，使得生成器可根據標簽生成對應的樣本，判別器在二分類的同時實現多分類的功能。隨著研究的深入，許多學者對ACGANs進行優(yōu)化，以期獲得更好的分類效果。孫燦飛等[10]采用堆棧收縮自動編碼網絡作為ACGANs的判別器，提高了網絡的故障診斷性能；牛偉宇等[11]在判別器中引入池化層，加快其在多分類任務中的計算速度，防止模型過擬合；朱克凡等[12]在ACGANs損失函數的判別概率中引入權值系數，根據權值大小選擇高質量的生成樣本以進一步優(yōu)化識別網絡。在這些ACGANs框架中可以根據標簽學習圖像信息，但在樣本數據特征不明顯的情況下，無法有效學習圖像分布特征，同時沒有考慮生成器的輸入隱變量對于生成數據的可解釋性。

為了進一步提高ACGANs的特征學習能力，更好地解決非均衡小樣本條件下復雜供輸機構的故障識別問題，本文將稀疏自動編碼器(sparse autoencoder, SAE)與ACGANs相結合，提出一種基于SAE-ACGANs 的故障診斷方法。SAE可以對高維散射數據特征進行更深層次地壓縮提取，在ACGANs框架中添加一個SAE結構作為圖像特征的提取器，對原始數據進行編碼，并通過標準正態(tài)分布為編碼向量添加噪聲以共同構成包含真實圖像特征信息的隱變量，再將其與所屬類別信息共同輸入生成器，以強化隱變量表征與圖像所屬類別相關特征的能力，使得圖像類別特征在模型訓練和識別階段都能夠得到有效保持，從而提高判別器的性能。因此，SAE-ACGANs可以捕捉小波時頻圖的內在分布，優(yōu)化模型的特征學習能力，提高生成數據的質量和故障識別精度，同時有效改善多數類分類偏好的影響，最終在非均衡小樣本條件下實現復雜供輸機構的故障識別。

1 理論基礎

1.1 連續(xù)小波變換

小波基的選取是CWT的關鍵，由于復Morlet(complex Morlet, cmor)小波與供輸機構振動信號波形相似，均為帶沖擊的有阻尼自由衰減信號，其自適應能力更好，因此選擇cmor小波作為振動信號進行CWT的小波基。

利用cmor小波φ(t)對供輸機構振動信號f(t)進行連續(xù)小波變換，其表達式如下

(1)

式中：α為尺度因子；τ為平移因子。當α增大時，時間窗伸展，帶寬變窄，中心頻率降低而頻率分辨率升高，有利于提取信號的低頻特征；當α減小時，時間窗收縮，帶寬增加，中心頻率升高而頻率分辨率降低，有利于提取信號的高頻特征。φ(t)為復Morlet小波基函數，其表達式為

(2)

式中：fc為小波的中心頻率，決定小波振蕩快慢；fb為帶寬參數，決定小波衰減速度。通過調整中心頻率和帶寬參數，便可獲得適用于分析復雜供輸機構振動信號的cmor小波基。

1.2 稀疏自編碼器

單層自動編碼器(autoencoder，AE)是一種由編碼器和解碼器構成的對稱型神經網絡。通過反向傳播算法由編碼器函數與解碼器函數進行循環(huán)訓練，在實現輸出層z對輸入層x重構的同時，隱含層h對輸入層x的特征進行抽取表達。

(3)

(4)

解碼器將隱含層hm反向輸出為輸入層xm的重構表達zm，其表達式為

(5)

通過反向傳播訓練學習編碼和解碼參數集{θh,θz}，使得輸入層xm與重構輸出層zm之間的損失函數LAE(x,z)最小化

(6)

為提高編碼學習的抗噪聲能力，并實現輸入數據特征的深層挖掘，稀疏自編碼器[13]在AE的損失函數中引入一種額外的稀疏性約束，以期控制隱藏神經元的激活程度。對于隱含層的第j個神經元，其平均輸出激活程度ρj為

(7)

KL散度[14]可以用來度量兩個非對稱性概率分布的差別，因此引入KL散度作為懲罰項來約束ρj，因此稀疏懲罰項Ω的表達式為

(8)

式中：D為隱含層神經元的個數；ρ為稀疏參數。當ρj=ρ時，稀疏懲罰項Ω的值為零；當ρj≠ρ時，Ω會隨著偏離的程度而增大，因此，SAE可以通過限制稀疏參數ρ來控制網絡的平均激活度ρj，以此來實現網絡的稀疏懲罰方式。

LSAE(x,z)=AE(x,z)+βΩ(ρ)

(9)

式中，β為稀疏懲罰項的權值系數。

在SAE的訓練過程中，通過梯度的反向傳播，使得損失函數最小化，從而更新網絡中權值矩陣和偏置向量的

(10)

式中，ε為學習率。

若隱含層的維度小于輸入層的維度，訓練完成后就可以得到輸入數據較好的隱含層稀疏表示，輸入數據經編碼后可有效學習輸入數據中復雜的內在特征。

1.3 輔助分類生成式對抗網絡

GANs由生成器G和判別器D組成，結構框架如圖1(a)所示，其核心思想基于博弈論中雙人零和博弈。將隨機隱變量z輸入至G中以盡可能產生服從真實數據分布Pdata的生成樣本G(z)，G盡可能地將隨機隱變量z的分布空間Pz映射到真實數據分布空間Pdata，從而產生生成樣本G(z)，而D用于判斷輸入樣本是真實樣本x還是生成樣本G(z)。

在GANs的訓練過程中，通過最大化真實樣本x和生成樣本G(z)數據分布的差異來訓練D，最小化這個差異來訓練生成器。采用基于對抗的機制，使G和D不斷優(yōu)化自身的性能，最終達到“納什均衡”，即生成樣本G(z)成功誤導D，從而使G實現對Pdata的近似估計。所以，GANs的損失函數為

(11)

式中， E[·]為對應分布的期望。

GANs屬于無監(jiān)督學習，無法區(qū)分樣本的不同類別，產生的樣本不可控。而ACGANs在GANs的基礎上進行了改進，其結構如圖1(b)所示。ACGANs的改進主要有兩點：將隱變量z和類別標簽c一同輸入G,從而引導G產生類條件樣本G(c,z)；其次，在D中添加一個softmax分類器，使其在判斷輸入樣本是否為真實數據的同時還能計算出類別標簽的概率分布。所以，ACGANs的損失函數由判別損失LS和分類損失LC構成

圖1 GANs與ACGANs的結構框圖Fig.1 Block diagram of GANs and ACGANs

(12)

式中：LS為判斷數據真?zhèn)蔚膿p失函數；LC為數據類別標簽概率分布的損失函數；DS(x)為D判斷x是真實樣本的概率；DS(G(c,z))為D判斷生成樣本G(c,z)是真實樣本的概率；LD(cx|x)為D對x的分類損失，cx為x的真實類別；LD(c|G(c,z))為D對生成樣本G(c,z)的分類損失；c為G(c,z)的標簽。

由于D應盡可能區(qū)分生成樣本和真實樣本，并有效對其進行分類；G應盡可能模擬真實樣本的內在分布，且同樣被有效分類。

所以D的損失函數為

(13)

G的損失函數如下所示

(14)

2 稀疏編碼輔助生成對抗網絡故障診斷方法

基于ACGANs的傳統(tǒng)改進框架可根據標簽類別隱性學習圖像信息的分布結構，但實際應用中數據擾動較大，無法直接從圖像中有效學習特征，同時沒有考慮生成器的輸入隱變量與生成數據的聯系。為利用ACGANs的特征學習能力，提高圖像識別準確率，本文在ACGANs框架中添加一個稀疏編碼器(sparse encoder, SE)結構，提出基于小波時頻圖和SAE-ACGANs 的復雜供輸機構故障診斷方法。其創(chuàng)新點在于：①將ACGANs框架應用到故障診斷領域中，經過訓練后的判別器能夠直接識別輸入時頻特征圖的真假及所屬故障狀態(tài)的類別，無需將生成數據和真實數據混合后，另外添加一個模型進行訓練和識別；②從增加對隱變量進行圖像特征約束的角度，通過預訓練一個SE，對原始數據進行編碼，并通過標準正態(tài)分布為編碼向量添加噪聲以共同構成包含真實圖像特征信息的隱變量，再將之與所屬類別共同輸入生成器，以強化隱變量表征與圖像所屬類別相關特征的能力，縮小生成器學習真實樣本特征空間的范圍，使得圖像類別特征在模型訓練和識別階段都能夠得到有效保持，從而進一步提高判別器的性能。

2.1 方法原理

圖2 基于小波時頻圖和SAE-ACGANs的故障診斷方法原理圖Fig.2 Schematic diagram of fault diagnosis method based on wavelet time-frequency diagram and SAE-ACGANs

(15)

(16)

(17)

式中：Pdata(x)為原始圖像的真實分布；qφ(zr|x)為編碼映射分布；φ為D的參數集；Dφs(·)和Dφc(·)分別為D對輸入樣本真假及所屬類別的概率輸出；loss(·)為D預測的樣本類別與真實類別之間的分類損失，本文采取交叉熵損失函數。

因此，SE和G的損失函數為

(18)

D的損失函數為

(19)

2.2 方法流程

基于小波時頻圖和SAE-ACGANs的復雜供輸機構故障診斷方法的實現流程如圖3所示，具體步驟如下：

圖3 基于小波時頻圖和SAE-ACGANs的故障診斷方法流程圖Fig.3 Flow chart of fault diagnosis method based on wavelet time-frequency diagram and SAE-ACGANs

步驟2將訓練樣本輸入SE，編碼生成隱變量zr；

步驟5基于對抗學習的方式，不斷重復步驟2～步驟4，直至網絡收斂，完成SAE-ACGANs的訓練；

步驟6取出判別器D作為供輸機構故障識別網絡，將測試樣本輸入其中以實現故障診斷，輸出診斷結果。

3 試驗驗證

3.1 試驗設計與信號采集

某型供輸機構試驗平臺結構如圖4所示，其基本組成包括動力裝置、試驗臺架體、控制裝置、擺動機構及測試系統(tǒng)。試驗平臺采用移動式液壓站為動力，待人工后座油缸返回到位后，扳機釋放尾部鐵塊快速向后移動，尾部鐵塊在復進過程中為擺動機構儲能。

圖4 供輸機構試驗平臺Fig.4 Bench test platform for bomb supply system

尾部鐵塊在滑板帶動下以滾輪為支撐向后移動，用來模擬機構復進過程，之后擺動機構帶動擺臂由豎直方向擺動到水平方向，用來模擬機構擺動過程。尾部鐵塊的滑動范圍為530～770 mm，在滑板上每分鐘大約滑動9次，滾輪轉速約為400 r/min。工作過程中滑板和滾輪的運行狀態(tài)直接影響尾部鐵塊移動能否到位，進而影響擺臂能否正常擺動到位，所以滑板和滾輪是決定供輸機構能夠正常工作的關鍵部件。由于滑板和滾輪無法直接安裝傳感器，試驗在臺架裝置的擺動機附近和位于滾輪上方的壓板機附近布置了6個振動加速度傳感器，編號A1～A6，其安裝位置如圖5所示。傳感器類型為ICP加速度傳感器，采樣頻率為10 kHz，采用32通道的LMS信號采集系統(tǒng)。通過反復試驗表明，滾輪正上方的測點A1所采集的數據能夠有效反映供輸機構的運行狀態(tài)，因此選取測點A1的振動信號作為分析對象。

圖5 傳感器布置圖Fig.5 Chart of sensor layout

為模擬供輸機構關鍵部件故障，分別對滑板和滾輪進行人工處理，形成磨損和裂紋損傷，其最大損傷尺寸如表1所示，正常狀態(tài)下的滑板和滾輪、磨損的滑板和帶有裂紋的滾輪如圖6所示。由此可形成三種運行狀態(tài)：①狀態(tài)1—正常狀態(tài)(normal, NM)，所有關鍵零件無損傷；②狀態(tài)2—滑板磨損(skateboard wear, SW)，只有一個滑板出現長帶狀磨損；③狀態(tài)3—滾輪裂紋(roller crack, RC)，只有一個滾輪出現多條裂紋。

表1 關鍵部件最大損傷尺寸Tab.1 Maximum damage size of key components 單位：mm

圖6 正常和損傷零件Fig.6 Normal and damaged parts

將控制裝置調整至循環(huán)工作模式，對上述三種狀態(tài)下分別采集振動加速度信號，其時域波形如圖7所示。由于試驗成本較高、周期較長，且實際生產過程中關鍵部件在預設壽命內更換頻繁，不易進入故障狀態(tài)，因此試驗共采集80個NM樣本、50個RC和SW樣本，其中隨機選取40個NM樣本、10個RC和10個SW樣本作為訓練數據，NM、RC和SW樣本各40個作為測試數據。訓練集中正常樣本和故障樣本比例為4∶1∶1，正負樣本比例懸殊且數目較小，屬于典型的非均衡小樣本數據集。

3.2 信號分析與參數選擇

由圖7可知，供輸機構測得的振動加速度信號中有較大的沖擊振動，僅根據振動信號時域波形難以有效區(qū)分各故障類型。另外，試驗平臺采用自動控制系統(tǒng)控制每個動作的運行時間，一個完整的動作循環(huán)時間大約為6.8 s。該動作循環(huán)主要包括4個動作：儲能—復進—起擺—回擺，機構完成4個動作后各個部件回到初始位置，因此將一個動作循環(huán)稱為“單位周期”，而在此期間傳感器所測振動加速度信號稱之為“單位周期信號”。提取RC狀態(tài)下單位周期信號，其時域波形和頻域波形如圖8所示。通過圖8(b)可知，供輸機構的振動加速度信號屬于典型的非平穩(wěn)信號，傳統(tǒng)的頻譜分析難以提取機構故障類別的特征。

圖7 振動信號時域波形圖Fig.7 Time-domain waveform of vibration signal

圖8 RC單位周期信號時頻域波形圖Fig.8 Time-frequency domain waveform diagram of RC unit period signal

選取適用于分析沖擊信號的cmor3-3小波來獲取時頻圖，其中心頻率和帶寬參數均為3。對三種狀態(tài)下的單位周期振動信號進行CWT，所得小波時頻圖圖像清晰且分辨率較高，時頻聚焦性好，能夠揭示信號沖擊能量值高的區(qū)域，如圖9所示。

圖9 不同狀態(tài)的單位周期信號時頻圖Fig.9 Time-frequency diagram of unit period signal in different states

由圖9可知，供輸機構振動信號的能量幾乎分布在所有頻段，且中低頻段內的能量高于高頻段內的能量。在一個單位周期內，隨著時間變化信號出現明顯的能量波動，且信號的瞬變特征明顯。對比NM和RC、SW狀態(tài)的時頻圖可知，雖然故障狀態(tài)信號的能量略高于正常狀態(tài)，但是無法準確根據信號瞬變過程中的差異來判斷供輸機構的故障狀態(tài)。

采用SAE-ACGANs方法研究時，所涉及的網絡超參數主要是迭代次數、批量大小和網絡結構等，不恰當的超參數會使故障識別泛化能力不足而導致模型過擬合。綜合考慮輸入時頻圖的尺寸和樣本量大小，采取單因素分析法[15]分析和選擇使得模型故障診斷準確率最高的參數，如表2所示。

表2 模型參數表Tab.2 Model parameters table

3.3 診斷結果分析

3.3.1 特征可視化分析

為驗證SAE-ACGANs方法從輸入小樣本中提取深度特征的優(yōu)越性，利用主成分分析(principal component analysis，PCA)從判別器輸出層中提取兩個主成分，并與原始時頻圖和ACGANs判別器輸出層提取的兩個主成分進行可視化對比，形成的散點圖如圖10所示。由圖10可知，原始信號三種狀態(tài)下的時頻圖第1主成分分量均分布在-50～50，第2主成分分量均分布在-60～60，特征分布范圍廣且互相交叉重疊；利用ACGANs對時頻圖進行特征提取，其SW狀態(tài)的第1主成分分量分布在-20～20，第2主成分分量分布在-3～-10，可以有效區(qū)分SW狀態(tài)，但是NM和RC特征分布較為分散且互相交叉重疊；相比于ACGANs方法，SAE-ACGANs能夠充分學習輸入樣本的類別信息，三種狀態(tài)的特征分布更為集中，具有更好的聚類性能，驗證了SAE-ACGANs提取深度特征的優(yōu)越性。

圖10 提取特征的PCA可視化對比圖Fig.10 PCA visualization comparison chart of extracted features

3.3.2 診斷準確率分析

依據表2設置模型參數進行試驗，并與采用相同參數和網絡結構的原ACGANs框架形成對比，記錄模型性能，結果如圖11所示。

圖11分別表示SAE-ACGANs和原ACGANs學習真實樣本內在分布和預測輸入樣本類別的能力，生成器損失表示生成樣本能夠欺騙判別器的概率損耗，判別器損失表示判斷輸入樣本是否是生成樣本的損耗。由圖11(a)和圖11(b)可見，SAE-ACGANs因加入稀疏編碼器，強化隱變量表征與圖像所屬類別相關特征的能力，生成器與編碼器組成自編碼器，能夠更快地學習真實樣本的特征分布(圖11(a)箭頭所示);隨著迭代次數的增加，ACGANs的生成和分類損失接近于SAE-ACGANs，但變化幅度相對較大，不能趨于穩(wěn)定，從而導致判別器進行故障診斷時性能波動較大。

圖11(c)為兩種框架在測試集上分類精度的對比圖，在迭代次數接近160次、350次的位置，ACGANs出現較大幅度波動(圖11(c)箭頭所指)，同樣反映出ACGANs性能的不穩(wěn)定。此外，在訓練后期，生成器學習到真實樣本的深度特征，SAE-ACGANs的分類精度能夠略微提升。

圖11 SAE-ACGANs與ACGANs的性能對比Fig.11 Performance comparison chart between SAE-ACGANs and ACGANs

綜上，SAE-ACGANs框架對生成器的輸入隱變量進行圖像特征約束，模型能夠以更快的速度實現收斂，同時分類精度和穩(wěn)定性都優(yōu)于原ACGANs框架。

3.3.3 樣本非均衡性分析

面向非均衡數據集的供輸機構故障診斷問題需要更加注重對于少數類樣本的識別性能，因此需要計算預測類別的查準率Pi和查全率Ri，計算公式如式(20)和式(21)所示[16]。

(20)

(21)

式中：L為數據集的類別個數；nii為第i類樣本被正確預測為類別i的個數；nij為第i類樣本被錯誤預測為類別j的個數。

查準率是分類準確性的度量，查全率是分類全面性的度量，衡量處理非均衡數據集模型的性能評價標準需要考慮二者的綜合表現，從而做到兼顧多數類和少數類的識別效果。因此，為了能夠在類別失衡的情況下全面、有效地評估模型的分類性能，選用分類準確率λacc、F1度量λF1和G-mean指標λG-mean作為模型綜合分類性能的評價指標，計算公式如式(22)～式(24)所示[17]。

(22)

(23)

(24)

為進一步驗證SAE-ACGANs框架處理非均衡數據的優(yōu)越性，選取隨機過采樣(random over-sampling,ROS)[18]、隨機欠采樣(random under-sampling,RUS)[19]、合成少數類過采樣(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)[20]、自適應樣本合成(adaptive synthetic, ADASYN)[21]和ACGANs五種處理非均衡樣本算法進行對比分析。利用上述方法生成使得訓練集中類別分布達到完全均衡的數據，即使得訓練集中NM，RC和SW狀態(tài)下樣本數目的比例為1∶1∶1。之后對均衡數據集進行CWT，將時頻圖作為訓練集訓練與判別器網絡結構和超參數設置相同的CNN，再將測試集輸入其中，所得故障診斷結果如表3所示。

表3 不同算法下故障診斷結果對比Tab.3 Comparison table of fault diagnosis results under different algorithms

由表3可知，相較于原始數據集，經過六種算法優(yōu)化后模型的診斷性能都有所提升。ROS算法較RUS算法結合CNN模型的診斷性能提升較小，說明相較于欠采樣造成的信息缺失，過采樣導致模型過擬合對于診斷性能的影響更大。而SMOTE和其衍生算法ADASYN可以根據少數樣本人工合成新樣本，一定程度地解決了樣本非均衡問題，但增加了不同類別樣本之間分布重疊的可能，故障診斷效果略遜于ACGANs和SAE-ACGANs。SAE-ACGANs算法的λacc，λF1，λG-mean指標較ADASYN分別提高9.17%，0.107 6和0.108 7，較ACGANs分別提高3.69%，0.043 8和0.052 9，因此與其他非均衡數據處理算法相比，本文提出的方法能夠學習故障樣本的實際分布特性，有效解決訓練集樣本類別分布不均衡的問題，通過稀疏編碼器進一步提升判別器的綜合分類能力，降低供輸機構故障的漏判率。

4 結 論

針對復雜供輸機構智能故障診斷中存在故障樣本少且類別之間存在嚴重非均衡的問題，本文提出了一種基于小波時頻圖和SAE-ACGANs的供輸機構故障診斷方法，并進行了試驗驗證，結果表明：

(1) SAE-ACGANs可以充分學習輸入樣本的內在分布，有效區(qū)分不同故障類型的深度特征，具有更好的聚合性能。

(2) 相較于原ACGANs框架，SAE-ACGANs在ACGANs中添加了一個SE結構，與生成器共同組成SAE，從而對輸入隱變量施加圖像特征約束，進一步提升了判別器的性能，實現了模型收斂速度、訓練精度和穩(wěn)定性的提升。

(3) 相較于ROS，RUS等其他非均衡數據處理算法，SAE-ACGANs框架能夠更有效地改善診斷模型對于多數類別樣本的分類偏好問題，模型對于少數類故障樣本的識別能力大幅提升。