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| 基于LSGAN-LSTM的齿轮故障诊断 | |
| 引用本文： | 刘杰,郑洋.基于LSGAN-LSTM的齿轮故障诊断[J].沈阳工业大学学报,2023(4):436-441. |
| 作者姓名： | 刘杰 郑洋 |
| 作者单位： | 沈阳工业大学机械工程学院 |
| 摘 要： | 针对难以获取足量样本数据的齿轮故障诊断率低的问题，提出一种基于最小二乘生成对抗网络(LSGAN)结合长短期记忆网络(LSTM)的方法.将齿轮的原始样本输入LSGAN模型中，通过对生成网络和判别网络的交替训练，学习出不同状态的样本数据，从而实现数据增强，通过生成样本结合原始样本训练LSTM诊断模型，完成小样本下的故障诊断.以康狄涅格大学的齿轮实验数据为例对所提方法进行验证，结果表明，与传统方法相比，诊断准确率提高至98.3%.通过可视化方法显示出诊断方法的优越性，为小样本条件下的故障诊断提供参考. |
| 关 键 词： | 最小二乘生成对抗网络 长短期记忆网络 故障诊断 小样本 数据增强 深度学习 齿轮 可视化 |