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不均衡数据下基于生成对抗网络的滚动轴承智能诊断方法研究.pdf

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    摘要

    在企业生产中，由于工业系统大部分时间处于正常运行状态，因此传感器收集

    到的数据大部分为健康状态数据，从而导致数据集存在严重的不均衡特性。目前基

    于深度学习的智能诊断技术需要大量的故障数据构建模型，在仅具有健康状态数据

    的不均衡数据集中诊断精度较低，泛化能力较弱。因此，如何提取故障数据的相关

    信息，提高智能诊断模型在不均衡数据下的诊断精度是一个亟待解决的问题。本文

    针对不均衡数据下滚动轴承智能诊断方法展开研究，主要内容由小样本下故障数据

    的生成，强噪声下数据特征的提取，图结构下故障数据的分类，复

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