直线电机进给系统因长期在复杂工况环境下服役导致性能及状态转移随机性更强,对其运行状态进行健康诊断,对于及时发现状态退化趋势并进行预防性维护具有重要意义.针对直线电机进给系统健康诊断中缺乏故障负样本且运行数据时序性强等问题,在分析半监督异常检测生成对抗网络(GANomaly)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络原理的基础上,提出一种新的基于GANomaly-GRU的直线电机进给系统健康诊断方法,该方法在GANomaly网络框架基础上引入GRU设计生成器、判别器和重构编码器,以避免网络出现梯度消失和梯度爆炸等问题,第四子网络采用异常样本概率模型和解码重构(Decoding Reconstruction,DR)评分在无负样本的情况下对直线电机进给系统运行状态进行健康诊断.最后在直线电机进给系统健康诊断实验平台上测试和验证该方法的准确性和快速性,并与经典的诊断方法,如异常检测生成对抗网络(Anomaly Generative Adversarial Networks,AnoGAN)、高效异常检测生成对抗网络(Ef-ficient GAN-Based Anomaly Detection,EGBAD)和无监督深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)进行对比,结果表明所提方法平均准确率分别提高了13.1％、24.0％和15.2％,诊断时间分别缩短了37、26和13 ms,表明所提方法较好地解决了直线电机进给系统故障样本数据不足和样本标记问题,对难以获取足量有效故障样本数据的复杂机械装备健康诊断具有一定的参考价值.
直线电机进给系统 健康诊断 GANomaly 门控循环单元