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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开的基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法，具体包括：获取滚动轴承振动信号作为真实信号；构建生成对抗网络模型，对真实信号数据进行扩充；构建基于时域和频域多尺度特征联合评价机制实现对扩充数据可靠性的判别，得到扩充后数据集；构建基于通道注意力和全尺度一维卷积神经网络模型；通过数据集对神经网络模型进行深度学习训练；利用训练后模型判别故障类型。本发明的基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法，提高了滚动轴承在小样本、样本不均衡情况下的故障诊断精度和诊断效率。
主权项：1.基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，具体操作如下：步骤1、获取滚动轴承振动信号，振动信号作为真实信号；步骤2、构建生成对抗网络模型TST-GAN，对步骤1获取的真实信号数据进行扩充；步骤3、构建基于时域和频域多尺度特征联合评价机制实现对扩充数据可靠性的判别，确保扩充后数据集的可靠性；步骤4、构建基于通道注意力和全尺度一维卷积神经网络模型OS-SE-CNN；步骤5、通过步骤3得到的数据集对步骤4中的神经网络模型OS-SE-CNN进行深度学习训练；步骤6、利用步骤5训练后模型判别故障类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法
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