面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究ResearchonFaultSampleTransferEnhancementMethodforIntelligentFaultDiagnosisofElectricalEquipment汇报人：任一夫目录第一章绪论第二章同构样本的迁移增强方法第三章单源异构样本的迁移增强方法第四章多源异构样本的迁移增强方法第五章遥远异构样本的迁移增强方法第六章结论与展望研究背景与意义故障诊断小样本迁移学习●“双碳”背景下，电气设备发展的智能化转型迫在眉睫。●有效的故障诊断技术对于保证电气设备的稳定运行至关重要。●智能故障诊断在一些难以有效建立数学机理模型以及先验专家知识相对匮乏的电气设备中，也可以安全、高效和经济地运行。●智能故障诊断对故障样本的完备性提出了挑战。V智能故障诊断生产过程中的故障以大量数据的形式被感知和记录。利用这些故障数据，并借助先进的人工智能建模手段，实现可靠地故障诊断建模。V故障诊断故障诊断旨在及时识别并定位故障，从而提高生产质量和生产效率。可分为：基于机理模型的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和智能故障诊断。1.1研究背景PPT进度研究背景与意义故障诊断小样本迁移学习●“双碳”背景下，电气设备发展的智能化转型迫在眉睫。●有效的故障诊断技术对于保证电气设备的稳定运行至关重要。●智能故障诊断在一些难以有效建立数学机理模型以及先验专家知识相对匮乏的电气设备中，也可以安全、高效和经济地运行。●智能故障诊断对故障样本的完备性提出了挑战。V智能故障诊断生产过程中的故障以大量数据的形式被感知和记录。利用这些故障数据，并借助先进的人工智能建模手段，实现可靠地故障诊断建模。V故障诊断故障诊断旨在及时识别并定位故障，从而提高生产质量和生产效率。可分为：基于机理模型的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和智能故障诊断。1.1研究背景PPT进度降低对现有样本的依赖的方法迁移学习(借助其他工况样本)●基于实例的迁移方法●基于特征的迁移方法●基于参数的迁移方法基于现有样本的扩充方法样本增广方法样本生成方法■工业样本增强：算法智能增强算法智能增强策略●图像变换●随机添加噪声●过采样●基于机理的生成方法●基于生成网络的生成方法(VAE、GAN)过拟合小样本场景应用有限负迁移1.2研究现状PPT进度手动制造故障优点：●故障样本都是真实故障缺点：●高价值产品破坏成本高●非受控因素难以预估●产生数量有限手动仿真故障优点：●成本相对较低缺点：●对操作人员要求较高●某些样本产生速度慢●仿真效果有限工程人工制造路径可以在一些比较紧急的场景下使用，比如项目初期需要紧急上线时。■工业样本增强：工程人工制造1.2研究现状PPT进度工况差异特征语义特征维度特征分布领域数量同构样本小相同相同不相似无限制单源异构样本大不同不同很不相似唯一源域多源异构样本大不同不同很不相似多个源域遥远异构样本极大不同不同极其不相似无限制■问题归纳迁移增强即通过迁移学习，将其他工况中的故障样本(源域)用于扩充当前工况小样本(目标域)的数量和种类，从而实现当前工况小样本的增强。核心问题：如何在繁多的工况场景中捕捉领域间的分布相似性，制定有效的迁移策略。1.3问题总结PPT进度2同构样本具有进化能力的同构样本增强方法挖掘故障信号的共享信息解决思路本章提出一个具有进化能力的同构样本增强方法，实现了同构场景下的工业小样本增强。该方法通过实例选择和特征迁移缓解分布差异，实现当前工况中的小样本数量和类型的增强。同构样本包含了更多更直接的共享跨领域故障知识，我们需要尽可能地挖掘这些共享"成分",并借助这些“成分”桥接其他工况中的故障样本和当前工况的小样本，实现同构样本的迁移增强。共享"成分"轮廓尾巴耳朵蹄子…2.1问题与动机问题描述PPT进度示意图D₅φ(Dm)(D,)D,Phase1φ(Dm)φ(D。)φ(D,)φ(D)Phase5转换矩阵DNPhase4该框架包含了三类故障样本的训练过程：第一类是当前工况下的少量故障样本。第二类是其他工况下的大量故障样本。这两类故障样本具有相似的机理，但分布不同。第三类是随着工业流程的进行，当前工况可获得的增量样本。这些增量样本与小样本来自相同的工况，分布...