許小偉,韋道明,嚴(yán)運(yùn)兵,劉哲宇,敖金艷,占 柳

(1.武漢科技大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,武漢 430065;2.廣東海洋大學(xué) 船舶與海運(yùn)學(xué)院,廣東 湛江 524088)

永磁同步電機(jī)(permanent magnet synchronous motor,PMSM)具有效率高、體積小、功率密度大和調(diào)速范圍寬等優(yōu)點(diǎn),在生產(chǎn)生活中有著廣泛的應(yīng)用。但是電機(jī)長時間運(yùn)行可能會出現(xiàn)電氣故障、退磁故障、機(jī)械故障等[1]。電機(jī)故障具有偶發(fā)性,傳統(tǒng)的故障診斷方法難以滿足高效快速診斷的要求。深度學(xué)習(xí)憑借其良好的特征提取能力被應(yīng)用在故障診斷領(lǐng)域[2-3],但足量且均衡的數(shù)據(jù)集是保證基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法發(fā)揮其性能的前提[4]。通過試驗(yàn)平臺采集數(shù)據(jù)難以模擬所有故障類型和故障程度,而實(shí)際應(yīng)用中采集的電機(jī)故障樣本又偏少,與正常樣本相比嚴(yán)重失衡。

過采樣方法是目前解決樣本數(shù)量缺失的思路之一。傳統(tǒng)的隨機(jī)過采樣算法(random oversampling,ROS)[5]通過簡單復(fù)制使數(shù)據(jù)集各類樣本達(dá)到均衡,但這種方式得到的數(shù)據(jù)集樣本重疊嚴(yán)重,隨著生成數(shù)據(jù)的增多,導(dǎo)致診斷模型泛化性弱。合成少數(shù)類過采樣技術(shù)(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)[6]、自適應(yīng)合成樣本方法(adaptive synthetic,ADASYN)[7]在少數(shù)類樣本中通過線性插值生成樣本,緩解了ROS導(dǎo)致的模型泛化性弱的問題。但是此類方法并未考慮到原始數(shù)據(jù)的整體分布特性,所以對模型性能的提升有限[8]。

大數(shù)據(jù)的驅(qū)動下,深度學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)擴(kuò)張領(lǐng)域取得了一定成果。文獻(xiàn)[9-10]在自編碼的基礎(chǔ)上對樣本進(jìn)行了重建,生成了效果不錯的數(shù)據(jù),但是概率計(jì)算復(fù)雜,樣本的重構(gòu)精度偏低。文獻(xiàn)[11]提出的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial nets,GAN)利用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對抗有效地提升了生成圖像的質(zhì)量。文獻(xiàn)[12-13]提出了超分辨GAN(super-resolution generative adversarial network,SRGAN),提高了對低分辨率圖像的超分辨率重建效率。文獻(xiàn)[14-15]考慮到數(shù)據(jù)的相關(guān)性,在模型中添加上下文約束條件,生成了高質(zhì)量的重建圖像。以上研究表明GAN能夠通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)到原始樣本的特征分布[16]。

鑒于采集到的電機(jī)故障數(shù)據(jù)是一維時間序列,研究表明GAN的衍生模型具有生成一維時間序列數(shù)據(jù)的潛力。文獻(xiàn)[17]提出了一種基于GAN的多優(yōu)化數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法解決了風(fēng)力渦輪機(jī)大規(guī)模數(shù)據(jù)丟失的問題;文獻(xiàn)[18]利用ACGAN對心電信號進(jìn)行了有效擴(kuò)張。

PMSM故障數(shù)據(jù)是變化波動大且分布多樣的離散數(shù)據(jù),直接將ACGAN用于生成電機(jī)故障數(shù)據(jù)存在生成效率低、重建損失大、訓(xùn)練不穩(wěn)定等情況。鑒于此,本文提出了一種基于改進(jìn)ACGAN的數(shù)據(jù)擴(kuò)張方法,對電機(jī)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充。首先使用Wasserstein距離約束生成數(shù)據(jù)的重建損失,利用梯度懲罰代替權(quán)值剪裁對模型進(jìn)行優(yōu)化;然后,考慮到電機(jī)發(fā)生故障時數(shù)據(jù)的時序特性和相關(guān)性,在生成器中引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);最后將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為診斷模型,對比數(shù)據(jù)擴(kuò)張前后的分類結(jié)果驗(yàn)證本文所提方法的有效性。

1 改進(jìn)ACGAN算法

1.1 GAN

生成對抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器兩部分組成[19],且兩者處于博弈對抗關(guān)系。生成器的目的是生成盡量逼真的數(shù)據(jù)騙過判別器的甄別;判別器的目的是將真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)準(zhǔn)確區(qū)分,并且最大化判別概率。其結(jié)構(gòu)見圖1。

圖1 GAN結(jié)構(gòu)示意

假設(shè)n組電機(jī)故障樣本,則故障數(shù)據(jù)集為X={x1,x2,…,xn},xn為第n組故障樣本的特征向量。隨機(jī)噪聲z服從Pz分布,即z～Pz為生成器的輸入;真實(shí)數(shù)據(jù)X滿足客觀真實(shí)分布Pdata,即X～Pdata。

通過對生成器和判別器進(jìn)行交替迭代訓(xùn)練,建立Pz和Pdata之間的映射關(guān)系。將生成器生成的樣本和原始故障樣本一同輸入到判別器中,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算獲得樣本為真實(shí)樣本的概率,將輸出結(jié)果反饋給生成器使得生成更加逼真的數(shù)據(jù),達(dá)到以假亂真的地步。

最終當(dāng)生成器生成的數(shù)據(jù)分布和故障數(shù)據(jù)分布一致時,達(dá)到納什均衡點(diǎn)。則GAN的目標(biāo)函數(shù)為

Ez～Pz[ln(1-D(G(z)))]

(1)

1.2 ACGAN

ACGAN[20]通過在生成器和判別器中引入類別標(biāo)簽,用來引導(dǎo)樣本的生成,解決了傳統(tǒng)GAN無法控制生成數(shù)據(jù)類別的缺陷。同時ACGAN模型具備生成指定類別故障數(shù)據(jù)的特性,減少了訓(xùn)練時間。其結(jié)構(gòu)見圖2。

圖2 ACGAN結(jié)構(gòu)示意

保持生成器G不變,訓(xùn)練判別器D的目的是使Ls+Lc最大化;保持判別器D不變,訓(xùn)練生成器G的目的是使Ls-Lc最大化。ACGAN的目標(biāo)函數(shù)為:

Ls=Ex～Pdata[log2(D(x))]+Ez～Pz[log2(1-D(G(z)))]

(2)

Lc=Ec～Pdata[log2(D(c))]+Ec～Pz[log2(1-D(G(c)))]

(3)

式中:Ls為判別器輸出數(shù)據(jù)為真的概率,Lc為判別器輸出數(shù)據(jù)分類正確的概率。

1.3 改進(jìn)ACGAN

選用Wasserstein距離來度量實(shí)際電機(jī)故障數(shù)據(jù)分布與合成電機(jī)故障數(shù)據(jù)分布之間的差異,避免了ACGAN由于采用JS散度或者KL散度來衡量實(shí)際分布和生成分布的距離時產(chǎn)生的訓(xùn)練不穩(wěn)定。Wasserstein距離[21]定義為

(4)

(5)

式中:K為常數(shù);sup為上確界;‖f‖L≤K表示函數(shù)f(x)滿足K-Lipschitz連續(xù),保證其導(dǎo)函數(shù)在一定范圍。即在訓(xùn)練時網(wǎng)絡(luò)更新的權(quán)重被限定在一定區(qū)間內(nèi),保證正常的梯度優(yōu)化,使得網(wǎng)絡(luò)權(quán)值在每一輪迭代中不會有較大的變化,有效解決ACGAN訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題。

為了避免權(quán)值范圍設(shè)置不恰當(dāng)導(dǎo)致梯度爆炸或梯度消失這一問題,本文在原有的損失函數(shù)中添加梯度懲罰項(xiàng)[22],以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性。其表達(dá)式為

(6)

由此可知,基于梯度懲罰優(yōu)化的改進(jìn)ACGAN網(wǎng)絡(luò)模型總損失函數(shù)為:

Ls=Ex～Pdata[log2(D(x))]+Ez～Pz[log2(1-D(G(z)))]+

(7)

Lc=Ec～Pdata[log2(D(c))]+Ec～Pz[log2(1-D(G(c)))]

(8)

結(jié)合變量之間潛在的相關(guān)性及歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律,本文在生成器中引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[23],結(jié)構(gòu)見圖3。

圖3 改進(jìn)ACGAN的生成器

生成器由一系列相同的結(jié)構(gòu)單元組成,每個結(jié)構(gòu)包含g(·)、f(·)兩部分。全局變量時間步驟T控制生成器的大小。

首先從先驗(yàn)分布中采樣得到一個樣本zt,zt與此時對應(yīng)的標(biāo)簽拼接成變量hz,c,t;然后將hz,c,t縮放至與hy,t相同維度并組成[hz,c,t,hy,t],hy,t為t-1時刻f(·)的輸出結(jié)果;最后輸入到f(·),經(jīng)過多層卷積操作之后得到當(dāng)前t時刻的生成數(shù)據(jù),輸出結(jié)果為yt;同樣的,遍歷所有的時間步驟,最終輸出結(jié)果yT。

2 改進(jìn)ACGAN模型結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練過程

2.1 模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

改進(jìn)ACGAN生成器網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)見圖4,網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)是在文獻(xiàn)[18]的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)所得的結(jié)果。卷積核大小和歸一化時采用的動態(tài)均值動量大小為原文獻(xiàn)的默認(rèn)數(shù)值;由于電機(jī)故障數(shù)據(jù)是一維的時間序列,所以采用1D卷積來進(jìn)行數(shù)據(jù)維度上的處理;濾波器的數(shù)量以2為倍數(shù),在結(jié)果重構(gòu)誤差相近的情況下選擇較小的數(shù)值,以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù),優(yōu)化模型提高訓(xùn)練速度;為了充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)潛在的內(nèi)部特征,將步長設(shè)置為1;采用ReLU激活函數(shù)提高訓(xùn)練速度。生成器在每個時間步長處,添加長度為128的潛變量與上一個步長的結(jié)果拼接。

圖4 基于改進(jìn)ACGAN的電機(jī)數(shù)據(jù)擴(kuò)張方法框架

為保證生成數(shù)據(jù)與輸入數(shù)據(jù)的維度一致,f(·)網(wǎng)絡(luò)的輸出層濾波器的個數(shù)設(shè)置為4,分別對應(yīng)A相電流、B相電流、負(fù)序電流、電磁轉(zhuǎn)矩4類數(shù)據(jù)。生成器基本單元里g(·)、f(·)的詳細(xì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)見表1、2。g(·)、f(·)的輸出層分別采用tanh、sigmoid激活函數(shù),其他卷積層及全連接層采用ReLU激活函數(shù)。

表1 g(·)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

表2 f(·)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

改進(jìn)ACGAN模型的判別器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與生成器的編碼g(·)基本類似,不同之處在于,為了提高判別器對于數(shù)據(jù)真?zhèn)蔚呐袆e能力,卷積層的激活函數(shù)采用LeakyReLU以提高識別性能。輸出層為2個并列結(jié)構(gòu)的全連接:一個為能夠判定樣本類別的softmax輸出層;另一個為鑒別樣本真假的全連接,采用sigmoid激活函數(shù)。最終判別器輸出的值是Wasserstein距離,并且對整個判別模型采用梯度懲罰提升訓(xùn)練穩(wěn)定性。

2.2 模型訓(xùn)練過程

基于改進(jìn)ACGAN的損失函數(shù),對模型參數(shù)進(jìn)行迭代更新。在每個訓(xùn)練單元中,訓(xùn)練過程可以分為2個步驟。

1)判別器的訓(xùn)練:首先從高斯分布取樣生成數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù),組成一個批次的訓(xùn)練數(shù)據(jù)m;然后將其生成數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)一同輸入到判別器中,通過對判別器損失函數(shù)求導(dǎo)來對判別器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使用Adam算法作為梯度優(yōu)化算法。

2)生成器的訓(xùn)練:判別器訓(xùn)練完成后,開始生成器的訓(xùn)練。將判別器的輸出結(jié)果用來反饋給生成器,指導(dǎo)生成器生成質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)。通過對生成器損失函數(shù)求導(dǎo)對生成器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,同樣使用Adam算法作為梯度優(yōu)化算法。

準(zhǔn)確的判別器梯度信息會促進(jìn)生成器性能的提升,本文先預(yù)訓(xùn)練判別器300次,然后在每一輪正式訓(xùn)練過程中采取先訓(xùn)練判別器nD次再訓(xùn)練生成器1次的方式來提高模型的整體性能。在一輪訓(xùn)練完后,訓(xùn)練過程重新開始,通過反復(fù)迭代訓(xùn)練,使整個模型在判別器和生成器損失函數(shù)的損失值上達(dá)到納什均衡。最后生成器可以根據(jù)給定的標(biāo)簽控制和高斯噪聲生成PMSM不同故障類型的數(shù)據(jù)。

改進(jìn)ACGAN的訓(xùn)練過程如下所示:

算法改進(jìn)ACGAN

默認(rèn)參數(shù)：學(xué)習(xí)率l=0.000 5;λ=5;m=128;nD=5;β1=0.9;β2=0.999;w,判別器初始參數(shù);θ,生成器初始參數(shù)。

步驟1：while網(wǎng)絡(luò)不滿足收斂要求

步驟2：Fort=0,…,nDdo

步驟3：Fori=1,…,mdo

步驟4：x～Pdata//(從真實(shí)樣本中取樣)

步驟5：z～Pz(z)//(從潛在分布中取隨機(jī)噪聲)

步驟6：ε～U[0,1]//(隨機(jī)參數(shù)服從均勻分布)

步驟9：

Ls←Ex～Pdata[log2(D(x))]+Ez～Pz[log2(1-D(G(z)))]+

Lc←Ec～Pdata[log2(D(c))]+Ec～Pz[log2(1-D(G(c)))]

步驟10：end for

步驟12：end for

步驟15：end while

步驟16：輸出網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)

3 算例分析

3.1 數(shù)據(jù)集的獲取及分布情況

本文所采用的車用永磁同步電動機(jī)性能參數(shù)如下:額定功率12 kW,額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,電機(jī)極數(shù)為10,定子槽數(shù)為45,冷卻方式為水冷。電機(jī)控制系統(tǒng)的參數(shù):電機(jī)控制器型號KTZ54X32SAN,額定電壓540 V,額定功率90 kW。

選用了A相電流、B相電流、負(fù)序電流、電磁轉(zhuǎn)矩來形成電機(jī)故障的組合特征,通過設(shè)置不同的并聯(lián)短路匝數(shù)來模擬不同程度的匝間短路故障,實(shí)驗(yàn)采集的部分?jǐn)?shù)據(jù)見表3。

表3 部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

電機(jī)不同狀態(tài)對應(yīng)的編碼見表4。其中,所有狀態(tài)下,輸入電壓的不平衡度控制在0～4%范圍內(nèi)。健康狀態(tài)為電機(jī)正常,無匝間故障;允許狀態(tài)、故障狀態(tài)A、故障狀態(tài)B分別為短路程度為5%、10%、15%時發(fā)生的匝間短路。

表4 電機(jī)狀態(tài)編碼

本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)集樣本總數(shù)為2 382。其中,健康狀態(tài)、允許狀態(tài)、故障狀態(tài)A、故障狀態(tài)B樣本數(shù)據(jù)量分別為1 675、358、226、123。將每一類別樣本按照3∶1分為訓(xùn)練集和測試集,各類別樣本的訓(xùn)練集和測試集數(shù)量見表5。

表5 樣本分布狀態(tài)

3.2 改進(jìn)ACGAN的數(shù)據(jù)擴(kuò)張效果分析

3.2.1 數(shù)據(jù)擴(kuò)張過程分析

為了更加直觀了解在訓(xùn)練過程中生成數(shù)據(jù)的動態(tài)變化,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)將生成數(shù)據(jù)映射到二維空間,觀察其在二維空間的分布,其結(jié)果見圖5。其中在改進(jìn)ACGAN的訓(xùn)練過程中,保持各類別生成數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)數(shù)量一致;狀態(tài)編碼1、2、3、4分別為健康狀態(tài)、允許狀態(tài)、故障狀態(tài)A、故障狀態(tài)B 4類電機(jī)狀態(tài);圖5(a)、(b)、(c)分別為模型迭代了1 000次、5 000次、10 000次時生成數(shù)據(jù)的分布結(jié)果,圖5(d)為原始數(shù)據(jù)的分布結(jié)果。

圖5 生成數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)分布

由圖5可知,當(dāng)?shù)螖?shù)較少時,模型還未充分學(xué)習(xí)到原始數(shù)據(jù)的潛在特征,導(dǎo)致改進(jìn)ACGAN訓(xùn)練生成的數(shù)據(jù)分布和原始數(shù)據(jù)分布相差較遠(yuǎn);隨著迭代次數(shù)的增加,模型逐漸學(xué)習(xí)到變量之間的相關(guān)性和歷史變化規(guī)律,改進(jìn)ACGAN生成的數(shù)據(jù)分布和原始數(shù)據(jù)分布越來越相似。

為驗(yàn)證基于梯度懲罰優(yōu)化的ACGAN模型具有更好的收斂性和訓(xùn)練穩(wěn)定性,本文選用的基于權(quán)值裁剪的傳統(tǒng)方法作為對比[21],實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖6。

圖6 基于不同方法的Wasserstein距離變化

由圖6可知,在迭代次數(shù)處于0～2 000之間,基于權(quán)值裁剪的傳統(tǒng)方法訓(xùn)練極不穩(wěn)定,當(dāng)訓(xùn)練到6 000次后才相對穩(wěn)定,且最終未達(dá)到全局最優(yōu)。相比之下,基于梯度懲罰優(yōu)化的改進(jìn)ACGAN訓(xùn)練過程中收斂速度和收斂結(jié)果都有顯著提升。當(dāng)訓(xùn)練輪數(shù)為2 000時模型逐步開始收斂且在后續(xù)迭代過程中平穩(wěn)收斂到0.03左右,此時的生成器已具有良好的衍生能力。相比于ACGAN,基于梯度懲罰的改進(jìn)ACGAN模型最終的Wasserstein距離更小,學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)分布與真實(shí)數(shù)據(jù)更為接近。

3.2.2 數(shù)據(jù)有效性分析

實(shí)驗(yàn)基于2 382組真實(shí)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)張,最終擴(kuò)張優(yōu)化后的訓(xùn)練集中各類別的樣本數(shù)量相同,將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到隱含層大小為20、50、30的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最大迭代次數(shù)為1 000,參數(shù)更新算法為Adam,損失函數(shù)為交叉熵,小批量訓(xùn)練樣本為32。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù),得到訓(xùn)練后的診斷模型。

圖7(a)為無數(shù)據(jù)擴(kuò)張下故障診斷模型損失函數(shù)變化趨勢,可以看到訓(xùn)練集的損失函數(shù)最終近似收斂到0,而測試集的損失函數(shù)一直在0.9左右振蕩,則表明此時模型因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。圖7(b)為經(jīng)改進(jìn)ACGAN數(shù)據(jù)擴(kuò)張后故障診斷模型的損失函數(shù)變化趨勢,其損失函數(shù)值在訓(xùn)練集和測試集上均近似收斂到0,說明改進(jìn)ACGAN模型產(chǎn)生的樣本具有多樣性,使得診斷模型過擬合現(xiàn)象基本消失,具有更強(qiáng)的泛化能力。

3.2.3 不同數(shù)據(jù)擴(kuò)張方法性能對比

為了能夠在各類別數(shù)據(jù)量相差較大的情況下全面有效地綜合評價分類模型的性能,本文引入分類模型的精度指標(biāo)和召回率指標(biāo)對診斷網(wǎng)絡(luò)的泛化能力進(jìn)行評價。其中Pi精度衡量的是系統(tǒng)的查準(zhǔn)率,召回率Ri衡量的系統(tǒng)的查全率。見式(9)、(10):

(9)

(10)

式中:L為樣本總類別數(shù);nij為實(shí)際樣本類別為i被預(yù)測為類別j的樣本。

為綜合評估分類模型的性能,本文選用分類準(zhǔn)確率、F1度量、G-mean來綜合評價分類模型的分類性能。其公式見式(11)～(13):

(11)

(12)

(13)

為了檢驗(yàn)本文提出方法生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量,選用了ROS、SMOTE、ADASYN 3種傳統(tǒng)過采樣方法進(jìn)行對比分析,每一種方法均保證訓(xùn)練集中各類別的樣本數(shù)量相同。所有方法在測試集上的結(jié)果見表6。

由表6可知,相比于原始數(shù)據(jù)集,采用不同方法擴(kuò)張后的數(shù)據(jù)集都會使得模型的診斷性能得到一定的提升。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ROS算法結(jié)合時,其λAcc、λF1、λG-mean指標(biāo)較擴(kuò)張前分別提高了4.5%、3.8%、4.8%;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在與SMOTE算法結(jié)合時,其λAcc、λF1、λG-mean指標(biāo)較擴(kuò)張前分別提高了5.5%、5.3%、14%; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)合ADASYN算法時,其λAcc、λF1、λG-mean指標(biāo)較擴(kuò)張前分別提高了6.5%、7.8%、17%;與改進(jìn)ACGAN結(jié)合時,其λAcc、λF1、λG-mean指標(biāo)較擴(kuò)張前分別提高了9%、15%、18%。因此,與傳統(tǒng)過采樣方法相比,在數(shù)據(jù)合成方式和合成性能方面,改進(jìn)ACGAN更加適合用于改善電機(jī)故障數(shù)據(jù)的不平衡問題,進(jìn)而提升模型的綜合分類性能。

4 結(jié) 論

針對PMSM故障數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量少、各類別樣本數(shù)量不平衡的問題,本文提出了一種基于改進(jìn)ACGAN模型的數(shù)據(jù)擴(kuò)張方法,通過實(shí)際算例,與傳統(tǒng)過采樣方法相比,得到如下結(jié)論:

1)利用PCA降維可視化對所提模型進(jìn)行評估,結(jié)果表明改進(jìn)ACGAN模型能夠?qū)W習(xí)到原始數(shù)據(jù)的分布特征,生成數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的分布相似。

2)改進(jìn)ACGAN在ACGAN模型中使用Wasserstein距離衡量實(shí)際分布與生成分布之間的差異,并進(jìn)一步引入梯度懲罰項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn),提升了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性。

3)考慮到變量之間的相關(guān)性和歷史變化規(guī)律,在基于改進(jìn)ACGAN的電機(jī)故障數(shù)據(jù)擴(kuò)張方法中引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量,使得診斷模型在分類準(zhǔn)確率、F1度量、G-mean指標(biāo)上較傳統(tǒng)過采樣方法提升效果更為明顯。