反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴...反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴域适应思想,采用对抗学习机制对由变分自编码器(VAE)获得的隐含变量进行表示学习的分布平衡;在此基础上,通过学习样本倾向性权重对样本进行重加权,进一步缩小实验组(Treatment)与对照组(Control)样本间的分布差异。实验结果表明,在工业真实场景数据集的两个场景下,所提模型的提升曲线下的面积(AUUC)比TEDVAE(Treatment Effect with Disentangled VAE)分别提升了15.02%、16.02%;在公开数据集上,所提模型的平均干预效果(ATE)和异构估计精度(PEHE)普遍取得最优结果。展开更多
为准确表征转子系统不同运行状态,提出一种改进的变分模态分解(Modified Variational Mode Decomposition,MVMD)与瞬时能量分布排列熵(Instantaneous Energy Distribution Permutation Entropy,IEDPE)结合的转子故障特征量化提取方法。...为准确表征转子系统不同运行状态,提出一种改进的变分模态分解(Modified Variational Mode Decomposition,MVMD)与瞬时能量分布排列熵(Instantaneous Energy Distribution Permutation Entropy,IEDPE)结合的转子故障特征量化提取方法。利用相关性阈值策略确定变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)分解层参数并设计MVMD算法;然后,将采集到的振动信号输入MVMD中进行分解,计算各模态分量的瞬时能量分布;最后,提取各模态分量IEDPE作为故障量化特征。与MVMD+PE、EMD+IEDPE、EEMD+IEDPE进行对比,结果表明,提取的故障特征可更有效地表征转子故障状态之间的显著差别,使故障类别更准确识别。展开更多
文摘反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴域适应思想,采用对抗学习机制对由变分自编码器(VAE)获得的隐含变量进行表示学习的分布平衡;在此基础上,通过学习样本倾向性权重对样本进行重加权,进一步缩小实验组(Treatment)与对照组(Control)样本间的分布差异。实验结果表明,在工业真实场景数据集的两个场景下,所提模型的提升曲线下的面积(AUUC)比TEDVAE(Treatment Effect with Disentangled VAE)分别提升了15.02%、16.02%;在公开数据集上,所提模型的平均干预效果(ATE)和异构估计精度(PEHE)普遍取得最优结果。
文摘为准确表征转子系统不同运行状态,提出一种改进的变分模态分解(Modified Variational Mode Decomposition,MVMD)与瞬时能量分布排列熵(Instantaneous Energy Distribution Permutation Entropy,IEDPE)结合的转子故障特征量化提取方法。利用相关性阈值策略确定变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)分解层参数并设计MVMD算法;然后,将采集到的振动信号输入MVMD中进行分解,计算各模态分量的瞬时能量分布;最后,提取各模态分量IEDPE作为故障量化特征。与MVMD+PE、EMD+IEDPE、EEMD+IEDPE进行对比,结果表明,提取的故障特征可更有效地表征转子故障状态之间的显著差别,使故障类别更准确识别。