【摘 要】
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为提升船舶电机轴承故障诊断精度，确保船舶航行的安全性，研究对抗神经网络算法在船舶电机轴承故障诊断中的应用。采用集合经验模态分解方法求取船舶电机轴承振动信号各固有模态函数分量的能量熵，并使用相关系数法清除虚假分量，将筛选后的有效数据作为船舶电机轴承故障特征。利用对抗神经网络构建轴承故障诊断模型，通过引入条件对抗损失函数解决模型训练过程中的不确定性问题，利用二人零和博弈问题能够描述对抗神经网络的训练过
【基金项目】
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江苏省高等教育教改研究立项课题（2021JSJG410）；
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为提升船舶电机轴承故障诊断精度，确保船舶航行的安全性，研究对抗神经网络算法在船舶电机轴承故障诊断中的应用。采用集合经验模态分解方法求取船舶电机轴承振动信号各固有模态函数分量的能量熵，并使用相关系数法清除虚假分量，将筛选后的有效数据作为船舶电机轴承故障特征。利用对抗神经网络构建轴承故障诊断模型，通过引入条件对抗损失函数解决模型训练过程中的不确定性问题，利用二人零和博弈问题能够描述对抗神经网络的训练过程，将船舶电机轴承故障特征向量与实际船舶电机轴承故障的标签信息作为诊断模型的输入，输出船舶电机轴承故障类别。实验结果显示该方法能够准确提取轴承故障振动信号，故障诊断精度高达99.7%。
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