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基于SCAE-ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断
被引量:
8
1
作者
孙灿飞
王友仁
夏裕彬
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期495-502,620,621,共10页
直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与...
直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。
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关键词
直升机
行星齿轮箱
裂纹
故障诊断
堆栈
收缩
自动编码
器
辅助分类生成式对抗网络
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职称材料
题名
基于SCAE-ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断
被引量:
8
1
作者
孙灿飞
王友仁
夏裕彬
机构
故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
南京航空航天大学自动化学院
出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期495-502,620,621,共10页
基金
航空科学基金资助项目(KY-52-2018-0024)。
文摘
直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。
关键词
直升机
行星齿轮箱
裂纹
故障诊断
堆栈
收缩
自动编码
器
辅助分类生成式对抗网络
Keywords
helicopter
planetary gearbox
crack
fault diagnosis
stacked contractive autoencoders
auxiliary classifier generative adversarial networks
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
V214.33 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SCAE-ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断
孙灿飞
王友仁
夏裕彬
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
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