双重对抗自编码数据扩张方法及应用

许小伟; 敖金艳; 刘光华; 王亚玮

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双重对抗自编码数据扩张方法及应用

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针对深度学习存在的数据不足、质量不高的问题，将自编码网络的训练稳定特性和生成对抗网络的对抗特性相结合，提出了双重对抗自编码（CAAE）数据扩张方法，并将其应用到永磁同步电机（PMSM）故障诊断中．在模型训练过程中，利用网络模型学习原始数据的分布，将压缩后的变量和解码后的重构数据分别输入到对应的判别器，形成双重对抗，保证生成数据的质量．训练完成后，将满足特定分布的随机变量和类别标签输入到训练后的网络模型，即可生成相应类别的数据．以电机匝间短路为例，在自建电机数据集上，通过双重对抗自编码进行故障数据扩张，根据各项指标的提升验证模型的有效性．结果表明：与传统数据扩张方法对比，双重对抗自编码生成的数据质量更高，能够提高诊断准确率．

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来源
《华中科技大学学报：自然科学版》 |2023年第12期|29-36|共8页
作者
许小伟; 敖金艳; 刘光华; 王亚玮;
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作者单位

1. 武汉科技大学汽车与交通工程学院 2. 智新科技股份有限公司 3. 华中科技大学电气与电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类同步电机;人工智能理论;
关键词
双重对抗自编码（CAAE）; 数据扩张; 生成对抗网络; 自编码网络; 永磁同步电机;

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