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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种基于改进GAN‑OSNet的滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及轴承故障诊断技术领域。本发明首先对现有的生成对抗网络进行改进以便于数据扩充，然后对全尺度网络进行改进，并利用上述扩充后的数据训练和优化改进后的全尺度网络，从而得到最优故障诊断模型，最后即可利用最优故障诊断模型进行滚动轴承的故障诊断。本发明解决了现有轴承故障诊断技术在样本不平衡时存在精度低，但成本高、诊断效率低下等问题。
主权项：1.一种基于改进GAN-OSNet的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：基于改进的生成对抗网络对获取的样本数量小于预设阈值的真实故障样本数据进行数据扩充；所述改进的生成对抗网络的生成网络由两层全连接层和两层LSTM层组成；构建改进的全尺度网络，并对所述改进的全尺度网络进行训练以得到最优故障诊断模型；所述改进的全尺度网络包括将原始全尺度网络的主体部分用多个改进的残差瓶颈结构堆叠而成；每个所述改进的残差瓶颈结构包括：在原始残差瓶颈结构中增加的空洞空间卷积池化金字塔模块和多头注意力机制，以及利用CA模块代替原始残差瓶颈结构中的AG融合机制；利用所述最优故障诊断模型进行滚动轴承故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于改进GAN-OSNet的滚动轴承故障诊断方法及系统
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