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不平衡故障诊断:基于聚类欠采样与深度孪生自注意力网络的方法

在燃气轮机状态监测领域,由于设备运行可靠性高、故障发生频次极低,实际采集的监测数据中健康状态样本占据绝大多数,而故障样本极为稀缺,由此导致严重的数据类别不平衡与特征空间重叠问题。针对这一问题,论文《Highly imbalanced fault diagnosis of gas turbines via clustering-based downsampling and deep siamese self-attention network》提出了一种结合聚类欠采样与深度孪生自注意力网络(CBU-DSSAN)的故障诊断框架。该方法通过对正常样本进行聚类欠采样以平衡训练集规模,并利用自注意力机制...

船用柴油机智能故障诊断:基于深度同心孪生网络的难例样本挖掘方法

本文针对发表于期刊《Measurement》(2024年)的论文《DCSN: Focusing on hard samples mining in small-sample fault diagnosis of marine engine》进行技术解读。在船用柴油机的状态监测与故障诊断任务中,设备绝大多数时间运行于正常状态,采集到的故障样本极其匮乏,且不同故障模式之间往往存在机理耦合与特征混叠,容易出现类间差异小、类内分散度大的“难例样本”(Hard samples)。针对小样本及难例干扰问题,该研究提出了一种深度同心孪生网络(Deep Concentric Siamese Network, ...

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