Exploiting Generative Adversarial Networks as an Oversampling Method for Fault Diagnosis of an Industrial Robotic Manipulator

过采样 计算机科学 人工智能 断层(地质) 机器学习 数据挖掘 生成语法 参数统计 模式识别(心理学) 数学 统计 计算机网络 地质学 地震学 带宽(计算)
作者
Ziqiang Pu,Diego Cabrera,René–Vinicio Sánchez,Mariela Cerrada,Chuan Li,José Valente de Oliveira
出处
期刊:Applied sciences [MDPI AG]
卷期号:10 (21): 7712-7712 被引量:19
标识
DOI:10.3390/app10217712
摘要

Data-driven machine learning techniques play an important role in fault diagnosis, safety, and maintenance of the industrial robotic manipulator. However, these methods require data that, more often that not, are hard to obtain, especially data collected from fault condition states and, without enough and appropriated (balanced) data, no acceptable performance should be expected. Generative adversarial networks (GAN) are receiving a significant interest, especially in the image analysis field due to their outstanding generative capabilities. This paper investigates whether or not GAN can be used as an oversampling tool to compensate for an unbalanced data set in an industrial manipulator fault diagnosis task. A comprehensive empirical analysis is performed taking into account six different scenarios for mitigating the unbalanced data, including classical under and oversampling (SMOTE) methods. In all of these, a wavelet packet transform is used for feature generation while a random forest is used for fault classification. Aspects such as loss functions, learning curves, random input distributions, data shuffling, and initial conditions were also considered. A non-parametric statistical test of hypotheses reveals that all GAN based fault-diagnosis outperforms both under and oversampling classical methods while, within GAN based methods, an average accuracy difference as high as 1.68% can be achieved.
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