基于GAN的轴承故障诊断方法

• 作者: 柴志豪
• 来源期刊: 内燃机与配件
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 生成式对抗网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 质量与检修
• 页码范围: 126-127
• 页数: 2页
• 字数: 1736字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴志豪		1	0	0.0	0.0