一种基于辅助生成网络和域对抗图网络的故障诊断方法

本发明公开了一种基于辅助生成网络和域对抗图网络的故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，针对样本不平衡问题，提出基于ACGAN的样本生成网络ICGAN，提高生成网络对指定类别样本的生成质量；接着设计了基于全局注意力和八度卷积的故障样本时频图生成网络GAMICGAN，通过引入全局注意力机制(GAM)使得生成网络更加关注时频图中空间、通道和维度信息，进一步优化生成网络结构；最后针对变工况场景下传感数据分布差异导致的诊断模型准确率下降问题，结合图卷积网络GCN，提出了一种联合分布域对抗网络的故障域适应诊断方法GIC‑JDAGCN，结果表明，GIC‑JDAGCN在变工况应用中可以保持较高的诊断准确率，具有良好的工况场景适应能力。