声明
1 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 课题背景
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究现状与分析
1.2.1 故障诊断的研究现状
1.2.2 生成对抗网络的研究现状
1.2.3 现状总结与问题分析
1.3 本文的主要工作与结构
1.3.1 本文的主要工作
2 相关理论基础概述
2.1 生成对抗网络模型概述
2.1.1 生成对抗网络的基本框架
2.1.2 生成对抗网络的优化目标
2.2 生成对抗网络模型变种
2.2.1 条件生成对抗网络
2.2.2 沃瑟斯坦生成对抗网络
2.3 基于卷积的生成对抗网络模型概述
2.4 本章小结
3 面向故障数据的基于生成对抗网络的轴承故障诊断方法研究
3.1 面向故障数据的信号-图像转换方法
3.1.1 信号-图像的基本思想
3.1.2 信号-图像转换方法
3.2 面向故障数据的生成对抗网络算法设计
3.3 面向故障数据的基于生成对抗网络的轴承故障诊断实例验证
3.3.1 轴承数据集介绍
3.3.2 实验设置
3.3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
4 小样本模式下基于生成对抗网络的轴承故障诊断方法研究
4.1 小样本模式下生成对抗网络模型的建立
4.1.1 生成器与判别器的结构设计
4.1.2 生成器与判别器的训练关系设计
4.2 小样本模式下生成对抗网络模型的求解
4.2.1 损失函数
4.2.2 前向传导
4.2.3 反向传导
4.3 小样本模式下基于生成对抗网络的轴承故障诊断实例验证
4.3.1 实验设置
4.3.2 实验结果与分析
4.4 本章小结
5 半监督模式下基于生成对抗网络的轴承故障诊断方法研究
5.1 半监督模式下生成对抗网络模型的建立
5.1.1 网络整体结构的设计
5.1.2 样本的标签设置
5.2 半监督模式下生成对抗网络模型的求解
5.2.1 损失函数
5.2.2 训练阶段
5.2.3 测试阶段
5.3 半监督模式下基于生成对抗网络的轴承故障诊断实例验证
5.3.1 实验设置
5.3.2 实验结果与分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录1
