基于WGAN-GP的轴承健康诊断方法

摘要：

针对生产现场设备的故障数据有限,影响其健康诊断准确性的问题,结合振动信号的特点,设计一种改进梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络的数据扩充方法.对故障信号进行快速傅里叶变换获得其频谱信号,将频谱信号作为网络的输入,由生成器产生生成信号,扩充不平衡的数据集.在轴承健康诊断实验中,该方法可以解决数据不平衡下的健康诊断问题,并与其他常用的数据扩充方法相对比,验证该方法的有效性.

关键词：轴承、故障诊断、生成对抗网络、不平衡数据、一维神经网络

所属期刊栏目：52

分类号：TH133.3;TP277.3

资助基金：南京市科技计划项目201911028

在线出版日期：2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-113