电力电子变换器基于生成对抗网络的数据增强与合成技术设计.docx

更新时间：2026-09-11 08:26:47 大小：38K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：GAN 电力电子变换器数据增强 STM32G474 波形合成 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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电力电子变换器基于生成对抗网络的数据增强与合成技术设计

1 引言

生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两个神经网络组成，通过对抗训练，生成器学习真实数据的分布，生成逼真的合成数据。在电力电子变换器中，GAN可用于数据增强，在真实故障数据不足时，生成合成的故障数据，提高AI模型的训练效果和泛化能力。GAN还可用于波形合成，生成各种工况下的电流和电压波形，用于控制算法的仿真验证。本章将系统阐述GAN的基本原理、在变换器数据增强中的应用方法以及工程实现技术，为变换器AI应用的数据准备提供系统指导。

2 GAN基本原理

2.1 生成器与判别器

GAN由生成器G和判别器D组成。生成器接收随机噪声z，生成与真实数据相似的合成数据G(z)；判别器接收真实数据x和合成数据G(z)，判别输入数据是真实还是合成的。生成器和判别器通过对抗训练优化：生成器尽量生成逼真的数据，使判别器无法区分真假；判别器尽量准确区分真实数据和合成数据。训练的目标是使生成器生成的数据分布与真实数据分布一致，判别器无法区分真假。

2.2 训练过程

GAN的训练过程：固定生成器，训练判别器，使用真实数据（标记为真）和合成数据（标记为假）训练判别器，使判别器能准确区分真假；固定判别器，训练生成器，生成器生成合成数据，使判别器误判为真，优化生成器的参数；交替训练，重复上述两个步骤，在交替训练过程中，生成器和判别器的性能逐步提高，最终达到纳什均衡。

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