基于GAN的轴承故障诊断方法

柴志豪¹

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作者信息

1. 河南工业大学,郑州450001
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摘要

针对轴承工作过程中早期故障样本少、故障类型不平衡的问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的数据增强方法.该方法应用快速傅里叶变换(FFT)对轴承信号进行预处理,然后将频谱作为GAN的输入,生成故障样本数据.最后,将生成的数据与原始数据结合构成新的数据集,并利用支持向量机(SVM)实现故障分类识别.通过轴承实验和统计学特性验证,表明该方法可以生成有效故障样本,同时采用扩充后的新数据集与原始数据集相比诊断准确率更高.

关键词

滚动轴承/故障诊断/生成式对抗网络/支持向量机

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出版年

2020

内燃机与配件

石家庄金刚内燃机零部件集团有限公司

内燃机与配件

影响因子：0.095

ISSN：1674-957X

被引量1

参考文献量5

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