Wasserstein Generative Adversarial Network and Convolutional Neural Network (WG-CNN) for Bearing Fault Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Zuo, Jiankai
Yin, Hang
Li, Zhongzhi
Liu, Hedan
Yang, Kang
Li, Fei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, intelligent fault diagnosis technology with deep learning algorithms has been widely used in industry, and they have achieved gratifying results.
Most of these methods require large amount of training data.
However, in actual industrial systems, it is difficult to obtain enough and balanced sample data, which pose challenges in fault identification and classification.
In order to solve the problems, this paper proposes a data generation strategy based on Wasserstein generative adversarial network and convolutional neural network (WG-CNN), which uses generator and discriminator to conduct confrontation training, expands a small sample set into a high-quality dataset, and uses one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) to learn sample characteristics and classify different fault types.
Experimental results over the standard Case Western Reserve University (CWRU) bearing fault diagnosis benchmark dataset showed that the proposed method has obvious and satisfactory fault diagnosis effect with 100% classification accuracy for few-shot learning.
In different noise environments, this method also has excellent performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yin, Hang& Li, Zhongzhi& Zuo, Jiankai& Liu, Hedan& Yang, Kang& Li, Fei. 2020. Wasserstein Generative Adversarial Network and Convolutional Neural Network (WG-CNN) for Bearing Fault Diagnosis. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193974
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yin, Hang…[et al.]. Wasserstein Generative Adversarial Network and Convolutional Neural Network (WG-CNN) for Bearing Fault Diagnosis. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193974
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yin, Hang& Li, Zhongzhi& Zuo, Jiankai& Liu, Hedan& Yang, Kang& Li, Fei. Wasserstein Generative Adversarial Network and Convolutional Neural Network (WG-CNN) for Bearing Fault Diagnosis. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193974
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193974
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر