【摘 要】
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研究一种基于改进的生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法。针对传统的生成对抗网络模型无法进行故障诊断的问题,对其进行改进,在生成对抗网络基础上加入额外条件信息,并且在
【机 构】
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西安理工大学印刷包装与数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51905422),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JQ-630),中国博士后科学基金资助项目
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研究一种基于改进的生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法。针对传统的生成对抗网络模型无法进行故障诊断的问题,对其进行改进,在生成对抗网络基础上加入额外条件信息,并且在输出层添加辅助输出层,将生成对抗网络从无监督学习的生成模型改进为监督学习的分类模型。然后,利用西储大学轴承数据集对改进后的生成对抗网络进行实验验证。结果表明,改进后的生成对抗网络模型能够有效识别滚动轴承故障类型,相比于相同结构的人工神经网络故障诊断准确率提高5.83%,达到99.86%,并且可在训练过程中降低对于样本数据长度的依赖性,有关结论可为
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