面向数据不平衡的卷积神经网络故障辨识方法

doi:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.02.014

IR > 机电工程学院

	面向数据不平衡的卷积神经网络故障辨识方法
	吴耀春 1,2; 赵荣珍 1; 靳伍银1 ; 邢自扬 1
	2022-04-15
发表期刊	振动.测试与诊断
ISSN	1004-6801
卷号	42 期号:02 页码:299-307+408
摘要	针对因不同故障的样本数目不平衡造成卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）对少数类样本识别准确率偏低的缺陷，采用将一种最小最大化目标函数融入卷积神经网络结构的对策，提出一种适用于故障数据不平衡的最小最大化目标函数卷积神经网络（min-max objective CNN，简称MMOCNN）智能故障模式辨识方法。首先，利用卷积神经网络交替的卷积与池化运算自适应学习振动信号中具有表征信息的敏感特征，并通过全连接层（fully connected layer，简称FC）将学习特征映射到类空间；其次，在类空间构造特征的最小最大化目标函数；最后，将最小最大化目标函数融入到卷积神经网络的损失函数中，在模型训练过程中既考虑分类总体误差最小，同时又要求学习的样本特征保持同类距离小、异类距离大，以实现对数据不平衡故障的有效辨识。用轴承的不平衡数据集分别对本方法和传统卷积神经网络的辨识效果进行实验，结果表明，本方法能够使少数类样本的辨识精度提升20%以上。
关键词	智能故障辨识数据不平衡卷积神经网络最小最大化目标函数旋转机械
DOI	10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.02.014
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收录类别	北大核心 ; EI ; CSCD
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金面上资助项目（51675253）;国家重点研发计划资助项目（2016YFF0203303-04）;河南省重点研发与推广专项资助项目（222102220092）
出版者	Nanjing University of Aeronautics an Astronautics
EI入藏号	20221912072929
EI主题词	Convolution
EI分类号	716.1 Information Theory and Signal Processing
中图分类号	TH17;TP183
引用统计	无
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/158630
专题	机电工程学院
作者单位	1.兰州理工大学机电工程学院; 2.安阳工学院机械工程学院
第一作者单位	机电工程学院
第一作者的第一单位	机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	吴耀春,赵荣珍,靳伍银,等. 面向数据不平衡的卷积神经网络故障辨识方法[J]. 振动.测试与诊断,2022,42(02):299-307+408.
APA	吴耀春,赵荣珍,靳伍银,&邢自扬.(2022).面向数据不平衡的卷积神经网络故障辨识方法.振动.测试与诊断,42(02),299-307+408.
MLA	吴耀春,et al."面向数据不平衡的卷积神经网络故障辨识方法".振动.测试与诊断 42.02(2022):299-307+408.