基于W-DenseNet的减压阀不平衡样本故障诊断模型.pdf

"基于W-DenseNet的减压阀不平衡样本故障诊断模型" 基于W-DenseNet的减压阀不平衡样本故障诊断模型是指利用加权密集卷积神经网络（W-DenseNet）来实现减压阀故障诊断的模型。该模型的提出是为了解决实际工况中故障样本稀缺、故障数据间存在差异的问题，导致故障类别识别准确率不高的问题。 密集卷积神经网络（DenseNet）是一种深度学习算法，通过堆叠多个卷积层来提取图像特征。然而，在实际应用中，故障样本的不平衡问题可能会导致模型的性能下降。为解决这个问题，作者提出了加权密集卷积神经网络（W-DenseNet），该模型在损失函数中为不同类别样本添加惩罚系数，以实现不平衡样本误差的加权平均。 模型的实现过程包括以下几个步骤：将原始一维压力信号数据重构后转换为二维灰度图，作为模型的输入数据；以DenseNet为基础框架搭建特征提取网络；然后，在损失函数中为不同类别样本添加惩罚系数以实现不平衡样本误差的加权平均；为验证模型的有效性，搭建减压阀数据采集系统并进行分类性能实验。 实验结果表明，W-DenseNet模型在不同平衡度的减压阀数据集下均有良好的分类效果，且当各故障类间均存在样本不平衡现象时，模型对3种故障类型的召回率仍分别高达95.18 %、95.47 %、96.89 %。 该模型的应用前景广阔，特别是在工业自动化、机器人、医疗健康等领域，可以应用于故障诊断、质量控制、预测维护等方面。 此外，该模型还可以与其他机器学习算法相结合，例如Conditional Generative Adversarial Networks（CGAN）、 Cooperative Clustering、Weighted-Attention Sparse Autoencoder等，实现更好的分类性能和泛化能力。 基于W-DenseNet的减压阀不平衡样本故障诊断模型是一种高效的故障诊断方法，具有广阔的应用前景和发展潜力。