一种数据不平衡场景下的滚动轴承故障诊断方法

本发明属于故障信号处理相关技术领域，并公开了一种数据不平衡场景下的滚动轴承故障诊断方法。本方法包括数据扩充与故障诊断两部分。数据扩充模型采用链式生成对抗网络，对原始样本进行增强，以动力学模型生成的仿真信号为输入，引入物理引导损失保持生成数据的频谱特性，并结合零均值正则化损失提升训练稳定性。故障诊断模型由多尺度特征提取模块和互学习模块组成，多尺度特征提取模块用于提取输入振动信号的特征信息；互学习模块基于通道注意力与空间注意力构建双分支结构，捕捉不同尺度特征，通过残差链接融合特征，最终经全连接层输出诊断结果。本发明还公开了利用上述故障诊断模型进行故障诊断方法。通过本发明，故障诊断精度高，效率快。