【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及算法、神经网络的，应用于链传动滚动轴承领域，特别涉及一种基于生成对抗网络的的小样本链传动滚动轴承的故障诊断方法。
技术介绍
1、随着科技的进步，链传动机械在实际应用中的比例大幅度增加，例如叉车、汽车发动机、制糖工业等。链传动机械主要由链条，链轮，滚动轴承和密封件组成。而其中尤为关键的部件就是滚动轴承。
2、滚动轴承的主要作用是减少摩擦并使元件平稳运行，它广泛应用于几乎所有类型的链传动机械，所以链传动机械的正常运行高度依赖滚动轴承的健康状态。然而滚动轴承的工作条件十分恶劣，例如高温，高转速和高负载。据研究表明，链传动机械的故障约41％是由滚动轴承故障引起的。并且无法获取足够的故障样本。因此对滚动轴承的小样本故障诊断是十分重要的。
3、链传动机械的滚动轴承故障直接影响了整体机械的工作情况，而且一旦发生故障则会造成无法挽回的结果，为了能够获取足够故障样本并且能及时发现故障问题，提出一种关键技术对链传动滚动轴承进行小样本故障诊断研究。
4、现有技术中，针对滚动轴承的故障诊断的方法主要有信号分析法...
【技术保护点】
1.一种基于GAN数据增强的链传动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于GAN数据增强的链传动轴承故障诊断方法，其特征在于，在步骤2)中，构建生成对抗网络的具体流程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于GAN数据增强的链传动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤4)所述的使用小波变换和残差网络构建故障诊断模型的具体流程为：
4.根据权利要求2所述的一种基于GAN数据增强的链传动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤(23)使用Wasserstein距离替换JS和KL散度，构建条件Wasserstein生成对抗网络
【技术特征摘要】
1.一种基于gan数据增强的链传动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于gan数据增强的链传动轴承故障诊断方法，其特征在于，在步骤2)中，构建生成对抗网络的具体流程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于gan数据增强的链传动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤4)所述的使用小波变换和残差网络构建故障诊断模型的具体流程为：
4.根据权利要求2所述的一种基于gan数据增强的链传动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤(23)使用wasserstein距离替换js和kl散度，构建条件wasserstein生成对抗网络，具体流程为：
5.根据权利要求2所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王秀丽，李玲丽，何德峰，王军晓，穆建彬，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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