基于LSGAN和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断

Abstract

在实际工况中，风机齿轮箱的故障样本多呈现不均衡特征。为克服样本不均衡性给诊断效果带来的影响，提出了一种基于LSGAN（最小二乘对抗网络）和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断方法。首先，采用LSGAN算法用于少数类故障样本的生成处理，将具备原始样本特征的生成数据扩充样本集使其分布均衡，采用VMD方法分解样本集中各类故障的振动信号，计算各模态分量的MPE多尺度排列熵值以提取信号特征；再通过KPCA方法降维处理，获得故障样本的特征向量，将其代入KELM模型诊断。实验表明，LSGAN算法克服了GAN在生成故障样本中梯度消失、训练不稳定和数据质量差等问题；VMD-MPE-KPCA方法可有效提取故障特征。该方法有效地提高了非平衡齿轮箱故障样本的诊断精度