Data synthesis using deep feature enhanced generative adversarial networks for rolling bearing imbalanced fault diagnosis

计算机科学 发电机(电路理论) 人工智能 滤波器(信号处理) 模式识别(心理学) 功能(生物学) 对抗制 生成语法 特征(语言学) 断层(地质) 方位(导航) 机器学习 工程类 数据挖掘 计算机视觉 功率(物理) 哲学 物理 语言学 量子力学 进化生物学 地震学 生物 地质学
作者
Shaowei Liu,Hongkai Jiang,Zhenghong Wu,Xingqiu Li
出处
期刊:Mechanical Systems and Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:163: 108139-108139 被引量:172
标识
DOI:10.1016/j.ymssp.2021.108139
摘要

Rolling bearing fault diagnosis is of great significance to the stable operation of rotating machinery systems. However, the fault data collected in practical engineering is seriously imbalanced, which degrades the diagnosis performance. In this paper, a novel data synthesis method called deep feature enhanced generative adversarial network is proposed to improve the performance of imbalanced fault diagnosis. Firstly, to avoid the mode collapse phenomenon and improve the stability of the generative adversarial networks, a pull-away function is integrated to design a new objective function of the generator. Secondly, a self-attention module is utilized in the networks to enhance the deep features of real signals, thereby the quality of synthesized data is improved. Finally, an automatic data filter is established to timely ensure the accuracy and diversity of synthesized samples. Experiments are implemented on two rolling bearing datasets. The results indicate that the proposed method outperforms other intelligent methods and shows great potential in imbalanced fault diagnosis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Lynn完成签到 ,获得积分10
3秒前
踏实的无敌完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
星辰大海应助淡然的熊猫采纳,获得10
13秒前
piaoaxi完成签到 ,获得积分10
14秒前
mol完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
烊烊完成签到,获得积分10
18秒前
yang杨完成签到,获得积分10
18秒前
thuuu完成签到,获得积分10
20秒前
INBI发布了新的文献求助30
20秒前
Catherkk完成签到,获得积分10
20秒前
粱乘风完成签到,获得积分10
20秒前
Belinda完成签到 ,获得积分10
21秒前
AN完成签到,获得积分10
22秒前
myg123完成签到 ,获得积分10
24秒前
Seth完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
神勇友灵完成签到,获得积分10
25秒前
WL完成签到 ,获得积分10
29秒前
31秒前
qcl完成签到,获得积分10
35秒前
37秒前
淡然的熊猫完成签到,获得积分10
37秒前
顺心的安珊完成签到 ,获得积分10
38秒前
39秒前
vsvsgo发布了新的文献求助10
39秒前
负责的白风完成签到,获得积分10
40秒前
shy完成签到,获得积分10
41秒前
life完成签到,获得积分10
42秒前
夏姬宁静完成签到,获得积分10
43秒前
高兴的凝蝶完成签到,获得积分10
44秒前
阿鑫完成签到 ,获得积分10
44秒前
CipherSage应助毅诚菌采纳,获得10
44秒前
xuzj应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
44秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
44秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得30
44秒前
平淡远山完成签到,获得积分20
46秒前
fengpu完成签到,获得积分10
48秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022