一种基于混沌粒子群算法和生成式对抗网络的轴承信号扩充方法及系统

本发明提出了一种基于混沌粒子群算法和生成式对抗网络的轴承信号扩充方法及系统，包括以下内容：首先，对采集的轴承加速度信号进行预处理，包括利用离散小波变换（DWT）结合贝叶斯软阈值方法进行去噪。其次，根据奈奎斯特采样定理确定合适的信号样本长度，并采用滑动窗口策略对信号进行切片随后，将切片后的数据输入混沌粒子群算法进行优化，搜索与切片数据结构相似性最接近的优化后的向量。最后，将真实样本的切片数据输入鉴别器，将优化后的特征向量叠加随机扰动作为生成器的初始输入。训练过程中，生成器和鉴别器参数相互对抗更新，直至达到预设训练轮次。有效缓解轴承故障诊断中的小样本问题及类别不平衡问题。