基于融合數(shù)據(jù)增強(qiáng)的柴油機(jī)故障診斷方法

摘要： 針對基于深度學(xué)習(xí)的柴油機(jī)故障診斷方法在訓(xùn)練樣本數(shù)量匱乏時(shí)易發(fā)生過擬合并導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率下降的問題，提出一種基于融合數(shù)據(jù)增強(qiáng)的柴油機(jī)故障診斷方法。利用融合數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法擴(kuò)充訓(xùn)練集中的故障樣本：先將合成少數(shù)過采樣技術(shù)（synthetic minority oversampling technology, SMOTE）和改進(jìn)輔助分類器生成對抗網(wǎng)絡(luò)（auxiliary classifier... （共10頁）