A Review: The Application of Generative Adversarial Network for Mechanical Fault Diagnosis

对抗制 断层(地质) 生成语法 计算机科学 透视图(图形) 生成对抗网络 机械系统 人工智能 机器学习 可靠性工程 系统工程 深度学习 数据挖掘 工程类 地震学 地质学
作者
Wei-Chu Liao,Ke Yang,Wenlong Fu,Chin Tiong Tan,Baojia Chen,Yahui Shan
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad356d
摘要

Abstract Mechanical fault diagnosis is crucial for ensuring the normal operation of mechanical equipment. With the rapid development of deep learning technology, the methods based on big data-driven provide a new perspective for the fault diagnosis of machinery. However, mechanical equipment operates in the normal condition most of the time, resulting in the collected data being imbalanced, which affects the performance of mechanical fault diagnosis. As a new approach for generating data, generative adversarial network (GAN) can effectively address the issues of limited data and imbalanced data in practical engineering applications. This paper provides a comprehensive review of GAN for mechanical fault diagnosis. Firstly, the development of GAN-based mechanical fault diagnosis, the basic theory of GAN and various GAN variants (GANs) are briefly introduced. Subsequently, GANs are summarized and categorized from the perspective of labels and models, and the corresponding applications are outlined. Lastly, the limitations of current research, future challenges, future trends and selecting the GAN in the practical application are discussed.
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