WGAN-GP结合CBAM-VGG16轻量化网络滚动轴承故障诊断OA北大核心CSTPCD
针对滚动轴承故障诊断中存在的故障数据不平衡且诊断效率低的问题,提出一种将改进的生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty,WGAN-GP)和轻量化卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)生成二维时频图,并通过WGAN-GP进行数据增强;其次在视觉几何群网络(…查看全部>>
闫向彤;罗嘉伟;曹现刚
西安科技大学机械工程学院,西安710054西安科技大学机械工程学院,西安710054西安科技大学机械工程学院,西安710054
机械工程
故障诊断滚动轴承生成对抗网络Ghost模块卷积注意力模块
《噪声与振动控制》 2024 (5)
P.120-127,8
国家自然科学基金重点资助项目(51834006)。
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