摘要
本发明提供一种基于虚实融合的转子‑轴承系统故障诊断方法及系统,涉及信号检测技术领域,该方法包括:推导混合偏心不平衡磁拉力表达式,结合赫兹接触理论建立转子‑轴承系统孪生模型;引入转子偏心、轴承内/外圈故障,构建多故障工况孪生模型;通过改进遗传算法(引入特征敏感性评价因子、自适应交叉变异概率及模拟退火)对模型多参数辨识,获得修正孪生模型;基于修正模型生成孪生故障样本,利用带分类器的一维循环生成对抗网络(设计综合损失函数)训练生成贴近真实分布的样本;虚实融合样本形成平衡数据集,经一维卷积神经网络训练实现故障分类。本发明解决了故障数据匮乏、孪生模型与真实数据差异大等问题,提升了故障诊断精度与可靠性。
技术关键词
轴承系统
故障诊断方法
循环生成对抗网络
转子
一维卷积神经网络
模拟退火思想
轴承内圈
偏心故障
故障工况
样本
分类器
非线性
轴承外圈
表达式
遗传算法
多参数
滚动体位置
数据分布
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