改進(jìn)生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的不均衡樣本轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷

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摘 要 實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中轉(zhuǎn)子系統(tǒng)能夠采集到的故障樣本遠(yuǎn)少于正常工況樣本。針對不同類別樣本數(shù)量不均衡時(shí)傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型會(huì)傾向于預(yù)測出樣本更多的類別而忽視較少出現(xiàn)的類別的現(xiàn)狀，提出基于條件深度卷積生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（CDCGAN）結(jié)合改進(jìn)的卷積塊注意力機(jī)制（CBAM）+可變性卷積的有監(jiān)督二維數(shù)據(jù)生成方法（CBAMCDCGAN），實(shí)現(xiàn)不均衡樣本轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障診斷。（剩余9158字）