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滚动轴承作为旋转机械的重要部件之一,广泛运用于各种传动系统。在实际情况下,旋转机械的运行会受到环境和动态载荷的影响,这可能会导致滚动轴承等零部件发生损坏,从而影响整个系统的运行。所以开展面向旋转机械滚动轴承故障诊断的研究具有十分重大的意义。生成对抗网络是近几年较受欢迎的一种数据生成模型,可以学习目标样本的数据分布,然后生成和目标样本分布类似的假数据,解决了数据不足的问题。本文主要研究了基于生成对抗网络的机械滚动轴承故障诊断技术,并针对生成对抗网络生成的数据质量较差以及生成数据较为单一的缺点,对生成对