檢索結果:共4筆資料 檢索策略: cadvisor.raw="張宏展" and ckeyword.raw="生成對抗網路"
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在工程應用中,為確保感應馬達運轉時的可靠度和穩定性,使得馬達故障診斷研究成了近年來的熱門話題。然而,現今大多的數據驅動的故障診斷方法皆在充裕且平衡的訓練數據條件下,才有傑出的診斷能力,但在實際應用中…
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本研究探討比較生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)和小樣本學習(Few-shot Learning, FSL)在不平衡數據下感應馬達跨負載故障診斷的…
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感應馬達作為動力來源是許多機械設備的關鍵組件,對於可靠性及安全性有極高的需求。馬達的故障診斷旨在減少不必要的維護操作,對於提高馬達的可靠度及安全性發揮至關重要的作用。然而目前大部分的故障診斷方法多應…
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本研究提出Wasserstein GANs的改進訓練(WGAN-GP)結合殘差神經網路(Residual network, ResNet),透過基於ResNet而建置的生成模型及鑑別模型進行對抗式訓…