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题名基于MSAM-CGAN的轴承碰摩故障识别方法研究
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作者
张秋生
吴志刚
张文亮
邓艾东
许猛
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机构
国家能源集团新能源技术研究院有限公司
国家能源集团定州发电有限责任公司
东南大学大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心
东南大学能源与环境学院
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出处
《信息化研究》
2025年第1期48-56,共9页
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基金
江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金(No.BE2023854)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2242024k30046,No.2242024k30047)。
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文摘
针对机械转子碰摩AE故障样本少,采样困难,并难以有效构建数据驱动的设备故障诊断模型的问题,本文提出一种基于MSAM-CGAN的轴承碰摩故障识别方法。通过条件生成对抗网络(CGAN)实现了转子故障特征样本的有效扩充,并构建了多尺度注意力机制(MSAM)故障识别网络,使得特征样本生成与故障识别在同一网络完成,实现了对转子碰摩故障的自动端到端检测。实验结果表明,本文所提方法能改善现有数据不足的瓶颈问题,鲁棒性较强,能有效进行轴承碰摩状态的识别。
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关键词
声发射
条件生成对抗网络
碰摩故障
多尺度注意力机制
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Keywords
acoustic emissions
conditional generative adversarial network
rub-imapct fault
multi-scale attention mechanism
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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