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辅助信息引导工业数据增强，用于任意故障的学习和诊断( Auxiliary information guided industrial data augmentation for any-shot fault learning and diagnosis )
Y Zhuo Z Ge
标签稀缺性问题广泛存在于工业生产过程中。特别是某些故障类型的样本极其稀少，更糟糕的是，某些故障的实例无法访问，但可能会在实际过程中出现。这两种挑战合在一起可以称为工业故障诊断中的任意镜头学习问题。本文利用生成对抗网络(GAN)的优点，提出了一种解决任意镜头学习问题的生成方法，该方法能为稀有和不可访问的故障生成丰富的样本，并训练出更强的诊断模型。为此，建立属性空间引入辅助信息，实现了对未见故障的诊断，使生成的样本更接近真实数据。此外，还引入了三元组形式的辅助损失作为联合训练损失项，进一步提高了增强数据的质量和诊断精度。最后，通过一个液压系统的实验验证了该模型的性能，结果表明，该模型在零发和少发问题上都具有良好的性能。
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