基于深度学习的故障诊断方法因其在特征学习方面的突出表现而受到研究者的关注。在实际应用中,旋转机械的故障信号难以采集,造成数据不平衡的问题。因此,提出了一种基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断新模型。在该模型中,生成器可以生成特定概率分布的故障数据,用来丰富和平衡故障诊断数据集。实验结果表明,该方法具有良好的诊断性能和应用前景。
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