[发明专利]一种基于小样本和GAF-DCGAN的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202111517698.0 | 申请日： | 2021-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN114266339A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 陆宝春;练鹏;葛超;翁朝阳;顾钱 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 汪清 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本和GAF‑DCGAN的滚动轴承故障诊断方法，首先对含噪滚动轴承振动信号进行小波去噪，获得重构后的振动信号之后利用格米拉角场(GAF)将其转换为二维图像；将二维图像输入到深度卷积生成对抗网络模型中进行图像生成；然后将生成的图像和原始图像进行混合，将扩充的数据输入到故障诊断模型进行训练，很好了解决了小样本问题；最后将待诊断的故障图像输入到训练好的故障诊断模型，进行滚动轴承故障诊断。本发明还提出一种添加softmax层的判断标准，经过判断之后再将图像输入添加一层softmax层的DCGAN故障诊断模型进行训练。最终提高故障诊断的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 gaf dcgan 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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