基于改进生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法

本发明请求保护一种基于改进生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。传统的生成对抗网络在经过多年的发展以后普遍取得了不错的效果，在滚动轴承故障信号的收集过程中存在较大困难，故障数据稀缺、标注工作繁琐且复杂等原因，限制了其在真实场景中的应用，给故障诊断工作带来了一些困难。因此，为了减少诊断过程对大量标记样本的依赖，提出了基于改进生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法。本发明采用采样得到的一维振动信号数据转化为二维时频图像作为网络输入，训练改进后的生成对抗网络(IGAN)进行数据增强，提高了在少标签样本条件下对不同故障的诊断精度。