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不平衡数据下基于改进门控卷积网络的轴承故障诊断
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作者 郗昌盛 梁小夏 +3 位作者 田少宁 杨杰 冯国金 甄冬 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期153-160,共8页
深度学习在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用,然而,现实中的监测数据往往具有不平衡性,这就会对模型的诊断性能产生很大影响。因此,提出一种基于改进门控卷积神经网络(Improved Gated Convolutional Neural Network,IGCNN)的故障诊断方... 深度学习在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用,然而,现实中的监测数据往往具有不平衡性,这就会对模型的诊断性能产生很大影响。因此,提出一种基于改进门控卷积神经网络(Improved Gated Convolutional Neural Network,IGCNN)的故障诊断方法,用于数据不平衡条件下的故障诊断。首先,提出改进门控卷积层以增强特征提取能力,通过批量归一化技术提高模型的泛化能力。然后,使用标签分布感知边界(Label-distribution-aware Margin,LDAM)损失函数提高模型对少数类的敏感度,减小数据不平衡对模型的影响。将所提算法应用在两组故障轴承数据上,在数据不平衡率为20:1的情况下,所提算法仍然可达到92.71%和94.47%的故障识别率,而对比的其他主流深度学习模型在该情况下只有60%~72%的准确率,表明所提方法在数据集严重不平衡情况下具有很强的诊断能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 故障诊断 数据不平衡 改进门控卷积神经网络 标签分布感知边界损失函数 滚动轴承
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基于标签嵌入方法的纺织品瑕疵识别网络 被引量：2
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作者 刘颖 姜威 +2 位作者 李冠典 陈磊 赵爽 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1563-1579,共17页
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可用于工业生产环境下的纺织品疵点的鉴别与分类。针对实际场景下的纺织品瑕疵存在瑕疵类型视觉区分度小和实际数据样本采集时的瑕疵类别不平衡问题,本文提出了基于标签嵌入方法的纺织... 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可用于工业生产环境下的纺织品疵点的鉴别与分类。针对实际场景下的纺织品瑕疵存在瑕疵类型视觉区分度小和实际数据样本采集时的瑕疵类别不平衡问题,本文提出了基于标签嵌入方法的纺织品瑕疵识别网络(Textile Defect Recognition Network Based on Label Embedding,TDRNet)。首先,算法调整了基础骨干网络的结构,从而提高模型的分类精度;接着算法还设计了标签嵌入模块(Label Embedded Module,LEM),并使用该模块来生成模型的类别权重偏移;然后,本文提出了分布感知损失函数(Distribution Perception Loss,DP Loss)调整算法的类别分布,从而减小同类瑕疵特征的类内距并增大异类瑕疵特征的类间距;最后,本文引入了Seesaw Loss损失函数,通过抑制少数类别的负样本梯度并提高对误分类时的样本损失来动态平衡模型训练过程中在不同样本下的更新梯度,以缓解少数类别的误分类率。在自制的“广东智能制造”布匹瑕疵分类数据集中,本文提出的框架在粗粒度分类和细粒度分类两个任务上的top1错误率可达16.35%和17.12%,而top5错误率在细粒度分类任务上低至5.20%。与其他分类模型相比,TDRNet在对比实验中取得了最优的结果。此外,TDRNet与近5年经典的细粒度分类模型进行了比较,并取得了SOTA结果,这充分表明了TDRNet的先进性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 纺织品瑕疵识别 标签嵌入 分布感知损失 Seesaw损失
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