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作者：刘雪锋;李京忠;王现辉;
单位：许昌市数字化学习工程技术研究中心;河南理工大学机械与动力工程学院;
摘要：为解决不平衡数据深度学习特征提取不准确，导致误分类率高的问题，提出了一种基于全局优化生成对抗网络的不平衡数据故障诊断方法。首先利用自动编码器解码网络和深度神经网络故障诊断结果指导生成器的训练，有效地避免了模型崩溃和梯度消失的问题。然后设计了一种两级判别器，通过增加深度神经网络故障诊断模型作为附加判别器，同时，采用传统的判别器对不合格的故障样本进行滤波。通过生成器和两个分级鉴别器交替优化，同时提高了生成器的生成能力以及鉴别器的识别能力。实验结果表明提出的方法能够有效地提升不平衡样本故障诊断精度。
关键词：不平衡数据;;全局优化;;生成对抗网络;;故障诊断
基金资助：2018年度河南省重点研发与推广专项（182102310793）
