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基于小波包畸变的数据扩增方法解读

发布时间:2026/9/26 11:16:33 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
基于小波包畸变的数据扩增方法解读
在论文《Highly imbalanced fault diagnosis of mechanical systems based on wavelet packet distortion and convolutional neural networks》中针对机械系统故障诊断中故障样本数量稀少、类别极度不平衡的问题提出了一种基于小波包畸变的数据扩增方法。机械振动信号的故障特征通常与特定的频率成分密切相关直接在时域添加随机噪声容易破坏原有的物理特征。该方法的核心思路是在频域子带层面对系数进行扰动在保留主要频率分布的前提下生成差异化样本平衡各类别的数据量。小波包畸变的操作首先从信号的时频分解开始。输入的机械振动信号通过离散小波包变换自适应地分解为多个处于不同频带的小波包节点系数。分解完成后算法随机挑选其中某一个节点的系数序列进行扰动而其余节点的系数则保持不变。扰动方式采用非线性指数映射并在运算过程中严格保留原始系数的符号以防止信号相位发生剧烈跳变。完成特定子带的畸变后算法将扰动后的系数与未做变动的其余子带系数重新拼合通过离散小波包逆变换将频域信息重构为时域振动信号。由于非线性变换会改变局部的能量分布重构后的信号会统一校正其标准差使其与原始采集信号的标准差保持一致。这种处理保证了扩增出的信号在整体振动能量级别上与原样本相匹配。在具体实现过程中畸变指数的取值范围设定较为关键。畸变指数若偏离基准过大重构波形可能过度失真而丧失故障本身的物理机制畸变指数若过于接近基准扩增样本与原样本的差异度则不足以提供有效的训练多样性。通常在包含基准值的小区间内随机抽取畸变强度使得生成的扩增样本既保留了原始故障的频段特征又在局部波形上具备足够的随机差异形成类似真实工况微小波动的效果。在整体故障诊断实现中该数据扩增并不只是一次性离线生成而是在模型迭代训练的过程中动态执行。每个训练周期均针对少样本类别进行新一轮随机选取与小波包畸变动态补齐与正常样本相当的规模然后输入卷积神经网络进行参数更新。当训练损失收敛或达到预定周期时停止训练。这种方式持续向网络提供具有细微差异的新样本有助于抑制少样本条件下的模型过拟合。来源文献Highly imbalanced fault diagnosis of mechanical systems based on wavelet packet distortion and convolutional neural networks[J]. Advanced Engineering Informatics, 2022, 51: 101535.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1474034622000118

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