针对轴承振动信号易受负载不平衡干扰以及轴承故障样本量少的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN-GP)和自注意力卷积神经网络(SeCNN)的轴承故障诊断方法.对轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到易于WGAN-GP处理的时频谱样本,分为训练集、验证集、测试集;将训练集输入到WGAN-GP中进行对抗训练,生成与训练样本分布相似的新样本,并添加到训练集中以扩充训练集;将扩充后的训练集输入到SeCNN中进行学习,并将训练好的模型应用于测试集,输出故障识别结果.对CUT-2平台负载不平衡轴承数据集进行分析,实验结果表明,所提方法能够准确有效地对轴承故障进行分类.
轴承故障诊断 负载不平衡 小样本 短时傅里叶变换 梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络 自注意力卷积神经网络