典型文献
基于生成对抗网络与个性机理模型的旋转机械故障诊断方法
文献摘要：
在工业生产中,由于故障数据缺失会导致诊断模型构建困难,针对这一问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)与个性机理模型(MCGM)的旋转机械故障智能诊断方法.首先,采用源域数据完成了对目标域数据的领域自适应,提取出了源域中反映设备故障状态的共性参数,并依据GAN构建了其分布模型;然后,从构建好的分布模型中提取出共性参数,并结合MCGM与目标域正常状态数据,生成了目标域虚拟故障样本,通过虚拟故障样本与目标域正常状态样本训练,得到了目标域故障诊断模型;最后,采用标准数据集与实验室轴承数据,对基于生成对抗网络(GAN)与个性机理模型(MCGM)的旋转机械智能诊断方法进行了验证.研究结果表明:基于GAN-MCGM的旋转机械智能诊断方法在诊断任务中的平均准确率达到了 92.5％,平均准确率相较其他对比方法有显著提高.
文献关键词：
机械运行与维修;转动机件;领域自适应;故障诊断模型;生成对抗网络;个性机理模型;故障机理
中图分类号：
作者姓名：
吕哲;马波;于功也;陈一伟
作者机构：
北京化工大学机电工程学院,北京100029;北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室,北京100029;生态环境部核与辐射安全中心,北京100082
文献出处：
引用格式：
[1]吕哲;马波;于功也;陈一伟-.基于生成对抗网络与个性机理模型的旋转机械故障诊断方法)[J].机电工程,2022(09):1203-1210,1219
A类：
个性机理模型,MCGM,机械运行与维修,转动机件
B类：
生成对抗网络,旋转机械故障诊断,故障诊断方法,故障数据,数据缺失,GAN,故障智能诊断,智能诊断方法,源域,目标域,领域自适应,设备故障,故障状态,分布模型,建好,正常状态,状态数据,样本训练,故障诊断模型,采用标准,标准数据集,轴承数据,平均准确率,比方,故障机理
AB值：
0.194597
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