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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明公开了一种基于GAN的信号分辨率增强方法及系统，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域，增强方法包括：选取7种健康状态的轴承数据，分为A和B两个数据集；将A，B两个数据集分别划分为高分辨率样本和低分辨率样本；将低分辨率样本B输入到生成器中进行数据增强；通过亚像素全连接层进行元素重排，生成高分辨率样本；将生成器生成的高分辨率样本和原始高分辨率样本输入到判别器来互相对抗；使用判别器从原始高分辨率样本和生成器的高分辨率样本之间来判断数据的真实性。本发明从分辨率增强和生成对抗网络的角度出发，提出了亚像素全连接生成对抗网络框架，从而使样本特征更加明显和准确。
主权项：1.一种基于GAN的信号分辨率增强方法，其特征在于，该方法包括：S1，将旋转机械的故障样本中低分辨率样本输入到亚像素全连接生成对抗网络框架的生成器中，通过生成器的四个全连接层和一个亚像素全连接层生成高分辨率样本，将生成的高分辨率样本和原始高分辨率样本输入到亚像素全连接生成对抗网络框架的判别器互相对抗；S2，在生成器与判别器互相对抗中，采用Adam优化器更新参数进行训练，以最小化包含对抗损失、RMSE损失和MMD损失的生成器损失，以及判别器的分类损失；在训练过程中，生成器和判别器交替优化各自的损失函数；通过判别器区分原始高分辨率样本和生成器生成的高分辨率样本，指导生成器生成特征差异更加明显的高分辨率样本，同时使用损失函数确保生成的高分辨率样本与原始高分辨率样本的特征分布相似性；S3，划分原始高分辨率样本为训练集，生成的高分辨率样本作为测试集；使用SAE网络结构对生成的高分辨率样本进行分类，输出分类诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于GAN的信号分辨率增强方法及系统
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