公开(公告)号：CN118656693A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410670576.2

申请日：2024-05-28

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 孙权 ,  张智杰 ,  王翔 ,  高芳征 ,  邵伟华 ,  黄家才

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G01R31/56 ,  G01R23/16 ,  G01R19/00

Abstract: 本发明公开基于WAC‑GAN的不均衡数据集下变流器故障诊断方法、系统、设备和介质，方法包括：采集变流器中三相电流时域信号作为原始故障样本，将一维时域信号进行同步压缩小波变换SWT转换为二维时域图，设置多种不均衡比例的样本，并分成训练集与测试集；利用训练集样本训练WAC‑GAN模型，首先保持生成器G参数不变，训练判别器D模型参数；通过G与D两者博弈机制，不断迭代优化模型参数，完成参数训练；将多种不均衡样本输入至训练完成的WAC‑GAN模型，由G生成新样本，扩充样本集；再输入至D完成故障诊断。本发明在AC‑GAN网络中加入Wasserstein距离以改善模型训练效果，利用已训练的G完成样本扩充，解决了传统样本生成算法在不均衡数据集下故障诊断正确率低等难题。