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公开(公告)号：CN113255078A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110600180.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种样本不均衡条件下的轴承故障诊断方法及装置，涉及轴承故障诊断领域，包括设备采集轴承故障的时域振动信号，将采集的信号并分类；将故障信号切分为多个样本，然后进行快速傅里叶变换得到频域数据，按比例制作训练集和测试集；搭建VAE‑GAN故障样本生成模型，将训练集中的少数类故障样本分别输入模型，平衡训练数据集；搭建FLCNN故障分类模型，并将步骤S3中得到的平衡训练集输入模型训练；分析实验结果。该轴承故障诊断方法及装置通过将VAE网络和GAN网络结合，同时借鉴了VAE对训练数据的特征编码能力和GAN的对抗学习机制，并且和其他方法相比，在不同不均衡比例下都能有效提高故障诊断精度。
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