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申请/专利权人：国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;国网陕西省电力有限公司;国网(西安)环保技术中心有限公司
摘要：本发明公开了一种基于VAE‑GAN（VariationalAutoencoder‑GenerativeAdversarialNetwork）网络的断路器轴承故障数据的增强方法。所述方法包括如下步骤：首先对采集到的振动信号进行小波变换，将一维振动信号转换为承载了更多信息的二维时频图；然后构建结合VAE和GAN的本方法模型，并把真实的故障样本输入到模型进行训练，生成相应的假样本；最后，采用Wasserstein距离替代KL散度和JS散度，并通过梯度惩罚来约束判别器，避免梯度消失问题。经实验验证，该方法简明有效，可以有效解决数据不平衡问题。结果表明，本发明所提出的方法模型相较于VAE和GAN模型FID得分最低，表明该模型生成样本多样性最好，包含最丰富的故障信息，能够生成与真实数据极为相似的样本。
主权项：1.一种基于VAE-GAN网络的断路器轴承故障数据的增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对故障数据进行特征变换；步骤二、添加VAE到GAN中并构建模型：采用变分自编码器VAE输出的隐变量作为GAN模型生成器的输入，并同时增加网络深度；步骤三、利用Wasserstein距离替换度量真实样本与生成样本之间距离的KL散度，并通过梯度惩罚约束判别器，最后利用该模型生成与真实数据相似的生成样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 国网陕西省电力有限公司 国网(西安)环保技术中心有限公司 一种基于VAE-GAN网络的断路器轴承故障数据的增强方法
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