一种旋转机械故障不平衡数据生成方法及计算机设备

    公开(公告)号:CN114611233B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210227591.0

    申请日:2022-03-08

    Abstract: 本发明属于机械设备故障诊断技术领域,公开了一种旋转机械故障不平衡数据生成方法及计算机设备,包括:通过对齿轮箱数据进行预处理、进行齿轮箱数据多尺度化、构建并初始化多尺度渐进生成对抗网络模型,同时进行多尺度渐进生成对抗网络模型的训练与优化,利用优化后的多尺度渐进生成对抗网络模型生成多尺度故障数据。本发明通过渐进生成的方式输出高质量故障数据样本解决这一领域普遍存在的严重数据不平衡问题。该方法可以补充少数类别的样本,达到平衡数据集的效果。本发明引入迁移学习的多核最大均值距离MK‑MMD度量方法,使得每一级生成数据的分布更加接近真实数据的分布情况,也确保了生成数据可具备相应的机理性。

    一种旋转机械故障不平衡数据生成方法及计算机设备

    公开(公告)号:CN114611233A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210227591.0

    申请日:2022-03-08

    Abstract: 本发明属于机械设备故障诊断技术领域,公开了一种旋转机械故障不平衡数据生成方法及计算机设备,包括:通过对齿轮箱数据进行预处理、进行齿轮箱数据多尺度化、构建并初始化多尺度渐进生成对抗网络模型,同时进行多尺度渐进生成对抗网络模型的训练与优化,利用优化后的多尺度渐进生成对抗网络模型生成多尺度故障数据。本发明通过渐进生成的方式输出高质量故障数据样本解决这一领域普遍存在的严重数据不平衡问题。该方法可以补充少数类别的样本,达到平衡数据集的效果。本发明引入迁移学习的多核最大均值距离MK‑MMD度量方法,使得每一级生成数据的分布更加接近真实数据的分布情况,也确保了生成数据可具备相应的机理性。

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