一种基于L-ICGAN的滚动轴承故障诊断方法

本发明公开了一种基于L‑ICGAN的滚动轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，包括如下步骤：步骤S1、数据预处理，收集不同状态下的振动加速度信号，通过对数频谱变换将一维时域信号转换为二维对数频谱图，将预处理后的数据划分成训练集和测试集；步骤S2、网络训练，通过训练集初始化L‑ICGAN模型，并训练L‑ICGAN模型；步骤S3、故障诊断，将划分的测试集引入到训练好的L‑ICGAN模型。本发明采用上述的一种基于L‑ICGAN的滚动轴承故障诊断方法，不仅可以有效去除冗余信息，展现出更强的频率特征，而且可以提高少数类别样本的生成概率，缓解数据不平衡问题。