基于ACGAN的功率变换器参数性故障诊断方法

• 作者: 傅宏辉 孙权 孙灿飞 王友仁
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 对抗学习机制 功率变换器 深度学习 ACGAN 样本生成
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化
• 页码范围: 159-163
• 页数: 5页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 4393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2019.06.042

摘要

提出了一种基于辅助分类生成对抗网络的功率变换器参数性故障智能诊断方法.首先采集功率变换器的测点电压与支路电流信号,提取信号的时域特征,构成故障特征向量.采用对抗学习机制训练生成器和判别器,由ACGAN中生成器构造与真实故障特征分布近似的伪数据,从而将伪数据与真实数据同时用于训练判别器,判别器通过判别真伪数据来训练生成器.以Buck变换器为例,验证了所提出的故障诊断方法的可行性,结果表明ACGAN故障诊断方法相对于传统神经网络具有更高的故障诊断率与更优的泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王友仁	南京航空航天大学自动化学院	190	2254	25.0	36.0
2	孙权	南京航空航天大学自动化学院	12	52	3.0	7.0
3	傅宏辉	南京航空航天大学自动化学院	2	0	0.0	0.0
4	孙灿飞	南京航空航天大学自动化学院	8	48	4.0	6.0