KCI등재
SCIE
SCOPUS
An Intelligent Fault Diagnosis Method for Imbalanced Nuclear Power Plant Data Based on Generative Adversarial Networks
저자
Dai Yuntao (College of Mathematical Sciences , Harbin Engineering University , Harbin , China) ; Peng Lizhang (Aerospace System Engineering Shanghai , Shanghai , China) ; Juan Zhaobo (Tenth Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation , Beijing , China) ; Liang Yuan (College of Mathematical Sciences , Harbin Engineering University , Harbin , China) ; Shen Jihong (College of Mathematical Sciences , Harbin Engineering University , Harbin , China) ; Wang Shujuan (College of Mathematical Sciences , Harbin Engineering University , Harbin , China) ; Tan Sichao (College of Nuclear Science and Technology , Harbin Engineering University , Harbin , China) ; Yu Hongyan (College of Mathematical Sciences , Harbin Engineering University , Harbin , China) ; Sun Mingze (College of Mathematical Sciences , Harbin Engineering University , Harbin , China)
발행기관
학술지명
Journal of Electrical Engineering & Technology(Journal of Electrical Engineering & Technology)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
3237-3252(16쪽)
DOI식별코드
제공처
In the fault diagnosis problem, where sample data of fault cases are imbalanced, data generation and expansion are performed based on a generative adversarial network to obtain balanced data for training. Combining a gated recurrent neural network and an autoencoder model, the GRU-BEGAN model for generating multiple time series data is proposed for the intelligent fault diagnosis of imbalanced nuclear power plant data. To guarantee the consistency of the probability distribution between the generated data and real data, the K-L losses are included as a part of the loss function of the generator. At the same time, the potential feature vector of the real data obtained by the discriminator encoder is introduced as a hidden variable in the generator, and the similarity between the generated data and the real data is controlled by introducing the hidden variables according to the probability to make the generated data diverse. For the imbalanced fault dataset of the nuclear power plant thermal–hydraulic systems, the proposed GRU-BEGAN model is used to expand the original data to obtain a balanced state. Then, a 1D-CNN fault diagnosis model is established based on a convolutional neural network. The experimental results show that the fault diagnosis accuracy of the total test data is improved by 1.45% after data expansion, and the fault diagnosis accuracy of the minority sample is improved by 6.8% after data expansion.
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