An interpretable data augmentation scheme for machine fault diagnosis based on a sparsity-constrained generative adversarial network

计算机科学 自编码 断层(地质) 振动 正规化(语言学) 信号(编程语言) 钥匙(锁) 人工智能 过程(计算) 原始数据 人工神经网络 模式识别(心理学) 机器学习 地质学 程序设计语言 地震学 物理 操作系统 量子力学 计算机安全
作者
Liang Ma,Yu Ding,Zili Wang,Chao Wang,Jian Ma,Chen Lu
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier]
卷期号:182: 115234-115234 被引量:30
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2021.115234
摘要

Vibration signal-based methods have been widely utilized in machine fault diagnosis. Usually, a lack of sufficient training data can prevent these methods from achieving satisfactory performance. The generative adversarial network (GAN) is a feasible solution to this problem. However, existing GAN-based methods struggle to stably generate raw vibration signals. To achieve vibration signal generation, a novel sparsity-constrained GAN (SC-GAN) method containing a two-stage training process is developed, which can perform data augmentation for machine fault diagnosis with a simple structure. Autoencoder (AE)-based pretraining and sparsity regularization constraints are implemented in the proposed method. Furthermore, to understand the internal mechanisms of vibration signal generation, we propose a method for analyzing the network’s weight matrix to interpret the generation mechanism. In a case study on rolling element bearings, the SC-GAN is verified to be able to generate raw vibration signals under 10 different health conditions with a more stable training process than other models. In a fault diagnosis task, the data augmentation by SC-GAN significantly improves the diagnostic accuracy by 7.44%. An analysis of the well-trained SC-GAN shows that the model captures key frequency components, which provides a credible interpretation for the generation mechanism. Another case study on the gearbox illustrates the good generalization ability of SC-GAN to other machines and more complicated signals.
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
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
2秒前
Orange应助123采纳,获得10
2秒前
4秒前
仄言完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
儒雅的斑马完成签到,获得积分10
5秒前
汉堡包应助咕噜仔采纳,获得10
5秒前
FashionBoy应助momo采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
第七兵团司令完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
qwq应助追梦采纳,获得10
8秒前
8秒前
9秒前
我爱Chem完成签到 ,获得积分10
9秒前
半生发布了新的文献求助30
10秒前
10秒前
成就梦松完成签到,获得积分10
10秒前
byyyy完成签到,获得积分10
10秒前
温暖的俊驰完成签到,获得积分10
11秒前
Isabel完成签到,获得积分10
11秒前
yx应助陈强采纳,获得30
12秒前
sokach发布了新的文献求助10
14秒前
缓慢荔枝发布了新的文献求助10
14秒前
123发布了新的文献求助10
15秒前
天御雪完成签到,获得积分10
15秒前
gen关闭了gen文献求助
15秒前
15秒前
科研通AI5应助oldlee采纳,获得10
16秒前
16秒前
MADKAI发布了新的文献求助10
16秒前
哈哈悦完成签到,获得积分10
16秒前
赘婿应助duoduozs采纳,获得10
16秒前
kai完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
情怀应助xhy采纳,获得10
17秒前
整齐的灭绝完成签到 ,获得积分10
18秒前
充电宝应助船舵采纳,获得10
18秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672