【摘 要】
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针对传统的轴承故障诊断辨识系统要求的已知样本数量多且获取成本高,而少量已知样本又无法让辨识系统具有良好的泛化能力的问题,在Mixup数据增强方法的基础上,提出一种适用于轴承故障诊断的Mixup改进方法.该方法在保证振动信号主频率不变的情况下,利用改进Mixup对少量已知样本进行信号重组,构成大量的伪已知样本,有效扩充了样本数,并增强了样本的变异性.经试验室实测数据验证表明,使用伪已知样本训练识别器能有效增强辨识器的泛化能力,提高对未知样本的辨识率,可作为半监督模式轴承故障诊断的一种有效方法.
【机 构】
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太原学院机电与车辆工程系;太原航空仪表有限公司
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针对传统的轴承故障诊断辨识系统要求的已知样本数量多且获取成本高,而少量已知样本又无法让辨识系统具有良好的泛化能力的问题,在Mixup数据增强方法的基础上,提出一种适用于轴承故障诊断的Mixup改进方法.该方法在保证振动信号主频率不变的情况下,利用改进Mixup对少量已知样本进行信号重组,构成大量的伪已知样本,有效扩充了样本数,并增强了样本的变异性.经试验室实测数据验证表明,使用伪已知样本训练识别器能有效增强辨识器的泛化能力,提高对未知样本的辨识率,可作为半监督模式轴承故障诊断的一种有效方法.
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