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一种基于半监督生成对抗网络的轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于半监督生成对抗网络的轴承故障诊断方法,包括:获取轴承在不同状态下的振动信号,并划分为多个样本;将样本随机划分为训练集和测试集,在训练集中构建少量不同故障的标签样本;构建一维半监督生成对抗网络模型;将训练集输入该对抗网络进行训练;训练好的对抗网络用于测试集中轴承故障的诊断。本发明直接输入原始采集的振动信号,经过训练直接输出测试集中轴承故障类别,实现了端到端的最优诊断模型;并通过使用一维卷积层和一维反卷积层,强化了一维半监督生成对抗网络提取特征的能力;本发明为一种半监督训练方式,不需要大量的人工标签样本,大大节约了时间和人力成本,并且轴承故障诊断效果和抗噪声能力强,稳定性好。

著录项

  • 公开/公告号CN110617966A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江南大学;

    申请/专利号CN201910899768.X

  • 申请日2019-09-23

  • 分类号

  • 代理机构无锡华源专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人聂启新

  • 地址 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

  • 入库时间 2024-02-19 15:39:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01M13/045 申请日:20190923

    实质审查的生效

  • 2019-12-27

    公开

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