【摘 要】
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为了提高旋转机械传动系统的安全性和可靠性，降低维护维修费用，本文研究了一种少样本信息情况下的行星齿轮箱故障诊断方法。针对故障诊断模型建立中的样本不均衡问题，通过生成对
【机 构】
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西安航空学院电子工程学院; 中国飞行试验研究院航电所; 咸阳师范学院物理与电子工程学院;
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目(2018NY-158);咸阳市科学技术研究计划项目(2015k02-05);西安航空学院校级科研基金(2019KY 0208、2018KY1222)
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为了提高旋转机械传动系统的安全性和可靠性，降低维护维修费用，本文研究了一种少样本信息情况下的行星齿轮箱故障诊断方法。针对故障诊断模型建立中的样本不均衡问题，通过生成对抗网络（GAN）的对抗学习机制，实现对振动信号的特征提取。训练生成器学习原始故障样本的分布特点，产生补充的故障数据样本，进而建立更加精确的GAN故障诊断模型。通过实验平台采集多种工况下的故障样本，进行故障诊断模型训练，实验表明在诊断样本信息不足的情况下，GAN故障诊断模型可以有效提高诊断精度。
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