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基于邊界輔助判別的滾動(dòng)軸承故障特征增強及診斷方法

作者：李佰霖,魯大臣,付文龍,等. 日期：2024-04-24/span> 瀏覽：260 查看PDF文檔

摘要:滾動(dòng)軸承作為機械設備重要部件,對保障設備安全穩定運行具有重要意義。針對實(shí)際診斷中的滾動(dòng)軸承故障數據不平衡問(wèn)題,提出了一種基于邊界輔助判別的輔助分類(lèi)生成對抗網(wǎng)絡(luò )模型(BD-ACGAN)。首先,設計了一種可用于提取故障樣本邊界細節特征的邊界輔助判別器,以引導生成器生成更真實(shí)的樣本,并采用該生成樣本解決了數據不平衡的問(wèn)題;其次,采用了自適應權重損失模塊,動(dòng)態(tài)調整了損失權重,使該模型更加關(guān)注重要的特征信息,從而提高了該模型的生成質(zhì)量和特征表達能力;利用生成樣本和真實(shí)樣本數據對BDACGAN模型進(jìn)行了增強訓練,提高了該模型的泛化能力和診斷能力;最后,進(jìn)行了消融實(shí)驗及對照實(shí)驗,對BD-ACGAN模型的特征增強能力和診斷效果進(jìn)行了驗證,分別采用美國凱斯西儲大學(xué)和西安交通大學(xué)滾動(dòng)軸承數據集對模型進(jìn)行了實(shí)驗驗證。研究結果表明:該BD-ACGAN模型能夠有效利用故障樣本的邊界特征解決數據不平衡問(wèn)題,并且故障診斷精確度為98.79%,優(yōu)于其他對照模型,為滾動(dòng)軸承故障診斷提供了一種新的方法。

關(guān)鍵詞:軸承故障診斷;數據不平衡;邊界輔助判別的輔助分類(lèi)生成對抗網(wǎng)絡(luò );故障特征增強;自適應權重損失;數據集增廣

中圖分類(lèi)號:TH133.3文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0643-08

本文引用格式:

李佰霖,魯大臣,付文龍,等.基于邊界輔助判別的滾動(dòng)軸承故障特征增強及診斷方法［J］.機電工程,2024,41(4):643-650.

LI Bailin, LU Dachen, FU Wenlong, et al. Fault feature enhancement and diagnosis method of rolling bearing based on boundary-assisted discrimination［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):643-650.