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基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法

江蕾 唐建 杨超越 吕婷婷

计算机与现代化Issue(7):1-6,6.
计算机与现代化Issue(7):1-6,6.DOI:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.001

基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法

Bearing Fault Diagnosis Based on CWGAN-GP and CNN

江蕾 1唐建 1杨超越 1吕婷婷1

作者信息

  • 1. 陆军工程大学野战工程学院,江苏 南京 210004
  • 折叠

摘要

关键词

故障诊断/深度学习/轴承/生成对抗网络/卷积神经网络

Key words

fault diagnosis/deep learning/bearing/generative adversarial network/convolutional neural network

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

江蕾,唐建,杨超越,吕婷婷..基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法[J].计算机与现代化,2023,(7):1-6,6.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51705531) (51705531)

计算机与现代化

OACSTPCD

1006-2475

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