基于多源融合深度对抗网络的轴承故障诊断方法及系统

本发明公开了基于多源融合深度对抗网络的轴承故障诊断方法及系统，属于故障诊断技术领域。本发明引入改进归一化希尔伯特‑黄变换时频谱特征提取模型来捕捉故障数据时间‑频率域的局部特征，并同时采用池化操作对故障数据时频信息中的二维时频图像特征进行压缩以突出显示重要特征，而且采用拼接操作来获得多源信号融合特征结果来捕捉到多尺度的故障特性。采用改进的Wasserstein生成对抗网络模型得到不同故障类别的真实样本的数据分布结果，有助于构建全面的数据分布模型而提高故障诊断系统的泛化能力；并采用增强型深度残差收缩网络模型，来解决深度网络中的梯度消失问题，同时采用收缩网络提升深度网络权重的稀疏性，来提高模型的泛化性。