一种基于多尺度数据增强与集成的电机轴承故障诊断方法

本发明公开一种基于多尺度数据增强与集成的电机轴承故障诊断方法，包括：采集轴承正常运行状态和故障状态下的振动信号样本，并对其进行多尺度变换；将处理后的故障振动信号样本通过多尺度生成对抗网络，生成多尺度的生成故障样本，实现数据增强；利用增强后的轴承振动信号样本训练集成卷积神经网络模型；利用训练后的集成卷积神经网络模型进行故障诊断。本发明针对电机轴承数据不平衡和多尺度问题提出基于MSGAN数据增强与ECNN的电机轴承故障诊断方法，利用MSGAN生成多尺度样本实现数据增强，从而利于故障诊断模型的训练，同时利用ECNN以提高故障诊断精度。