考虑数据不平衡的轨道交通装备液压系统内泵泄漏智能诊断方法研究
Intelligent diagnosis of internal pump leakage in rail transit hydraulic systems with unbalanced dataset
陈曦睿 1杨基宏 2台永丰 2方亚民1
作者信息
- 1. 中南大学轨道交通安全教育部重点实验室,湖南 长沙 410075
- 2. 中车青岛四方机车车辆股份有限公司,山东 青岛 266111
- 折叠
摘要
针对液压系统内泵泄漏诊断的数据集不平衡问题,提出了一种两阶段处理方法,使用变分编码器对少数类样本进行合成,将少数类故障样本补全到和正常样本一致.再使用焦点损失对故障分类模型进行训练,增强分类器对难分类样本的诊断能力.所提出方法经过消融实验验证,能够有效处理不平衡数据集.
Abstract
In this paper,a two-stage method is proposed to solve the problem of unbalance dataset in internal pump leakage diagnosis.The beta variational encoder is used to synthesize the minority class samples.The focal loss is used to enhance the classifier's performance on tough samples.The proposed method is verified by ablation experiments.
关键词
故障诊断/内泵泄漏/液压系统/不平衡数据集/焦点损失Key words
fault diagnosis/internal pump leakage/hydraulic systems/unbalanced dataset/focal loss引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金面上项目(52072412)
出版年
2024
NETL
NSTL
维普
万方数据