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摘要：本发明提供了一种基于稀疏自编码辅助分类生成式对抗网络的复杂供输机构故障诊断方法，将ACGANs框架应用到故障诊断领域中，经过训练后的判别器能够直接识别输入时频特征图的真假及所属故障状态的类别，无需将生成数据和真实数据混合后，另外添加一个模型进行训练和识别。从增加对隐变量进行图像特征约束的角度，通过预训练一个SE，对原始数据进行编码，并通过标准正态分布为编码向量添加噪声以共同构成包含真实图像特征信息的隐变量，再将之与所属类别共同输入生成器，以强化隐变量表征与图像所属类别相关特征的能力，缩小生成器学习真实样本特征空间的范围，使得图像类别特征在模型训练和识别阶段都能够得到有效保持，从而进一步提高判别器的性能。
主权项：1.一种基于稀疏自编码辅助分类生成式对抗网络的复杂供输机构故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集供输机构振动信号，计算小波时频图，并将其分为训练样本和测试样本；步骤2：将训练样本输入稀疏自编码器，编码生成隐变量zr；步骤3：结合类别信息c和隐变量zr构成联合特征，输入生成器，得到生成图像步骤4：将真实图像和生成图像共同输入判别器，实现样本真伪和类别的判别，同时基于其损失函数计算判别器的网络损失值，利用Adam优化器更新网络参数；固定判别器的参数，利用损失函数调整稀疏自编码器和生成器的参数；步骤5：基于对抗学习的方式，不断重复步骤2～4，直至网络收敛，完成稀疏自编码辅助分类生成式对抗网络的训练；步骤6：取出判别器作为供输机构故障识别网络，将测试样本输入其中以实现故障诊断，输出诊断结果。
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百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种基于稀疏自编码辅助分类生成式对抗网络的复杂供输机构故障诊断方法
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