小樣本條件下軸承故障的DCGAN診斷方法

摘要： 針對基于故障數(shù)據(jù)圖像的診斷方法所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足以及在小樣本故障庫條件下診斷準(zhǔn)確率較低等問題，提出了一種基于深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)（deep convolutional generative adversarial networks，簡稱DCGAN）的擴(kuò)充滾動軸承故障小樣本庫的方法，以豐富故障信息，在小樣本故障庫條件下提高故障診斷準(zhǔn)確率。為了改善傳統(tǒng)算法易產(chǎn)生的棋盤格效應(yīng)，設(shè)計(jì)...