[发明专利]类不平衡数据集下的机械故障智能诊断方法有效
| 申请号： | 202111136682.5 | 申请日： | 2021-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN113935460B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 王俊;戴俊;石娟娟;江星星;姚林泉 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/10;G06F18/214;G06F18/241;G06N3/0455;G06N3/084;G06F18/2411;G06F18/243;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 冯瑞 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明类不平衡数据集下的机械故障智能诊断方法，包括：步骤(1)、数据预处理：把机械振动信号转换到频域，并把幅值归一化到[0,1]范围；步骤(2)、模型搭建：把自动编码器和生成对抗网络进行组合，搭建数据生成模型；步骤(3)、模型训练：利用故障数据按照预设的损失函数和优化算法训练所述数据生成模型；步骤(4)、数据生成：利用所述数据生成模型在训练中学习到的故障数据低维特征，通过多次插值、加噪后生成对应类的故障数据，实现各类数据平衡；步骤(5)、故障诊断：利用类平衡数据集训练预设的故障诊断模型，利用训练好的故障诊断模型对机械故障进行智能诊断。利用自动编码器、生成对抗网络的结合，实现机械故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 不平衡 数据 机械 故障 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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