基于Triple GAN的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

胡兵兵，唐嘉輝，武吉梅，劉 杰

（1.西安理工大學(xué)印刷包裝與數(shù)字媒體學(xué)院，西安710054；2.西安理工大學(xué)機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院，西安710048）

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)設(shè)備中的重要部件之一，其運(yùn)行狀況好壞會影響整個(gè)設(shè)備的穩(wěn)定性[1]。因此，滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷對于保證機(jī)械設(shè)備平穩(wěn)運(yùn)行有著十分重要的意義[2]。傳統(tǒng)滾動(dòng)軸承故障診斷方法主要包括兩個(gè)步驟，首先使用傳感器等采集設(shè)備收集軸承振動(dòng)信號，然后通過一系列以信號處理為基礎(chǔ)的方法提取故障特征，從而達(dá)到故障診斷的目的。但此類分析方法對于信號處理算法以及專業(yè)知識有較高的要求，同時(shí)故障程度不同或現(xiàn)場工況復(fù)雜等情況會導(dǎo)致所采集到的振動(dòng)信號信噪比較低，難以達(dá)到高精度故障診斷的目的[3–5]。

隨著人工智能算法的逐步發(fā)展，其在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用也受到了學(xué)者們廣泛的關(guān)注。目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法的故障診斷方法主要分為以下兩步：首先通過算法模型從原始數(shù)據(jù)中提取故障特征，之后將特征輸入至指定分類器進(jìn)行分類，從而達(dá)到判定故障類型的目的[6–8]。

Tamilselvan等[9]結(jié)合多傳感器信息，將深度置信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中，并取得了較高的準(zhǔn)確率。Wen等[10]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械故障診斷方法，該方法將振動(dòng)信號轉(zhuǎn)換為二維圖像后，再經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征，消除了人為提取特征對結(jié)果的影響，相比于傳統(tǒng)故障診斷方法在診斷精度方面有了顯著的提升。但上述方法在訓(xùn)練模型的過程中需要大量的帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，而在實(shí)際工況條件下，較難獲取帶有標(biāo)簽的機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)[11–12]。徐林等[13]結(jié)合連續(xù)小波與改進(jìn)的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative adversarial nets，GAN)各自的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷的新方法，在缺少樣本數(shù)據(jù)的情況下取得了較高的診斷準(zhǔn)確率，但此方法中訓(xùn)練GAN模型時(shí)無法同時(shí)保證生成器與判別器達(dá)到最優(yōu)，并且僅對輸入模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行了評估而未考慮標(biāo)簽的作用。針對上述問題，本文提出了一種基于三重生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(Triple generative adversarial nets，Triple GAN)的滾動(dòng)軸承故障診斷改進(jìn)方法，該方法在傳統(tǒng)GAN的基礎(chǔ)上通過引入分類器克服了傳統(tǒng)GAN 模型中生成器與判別器無法同時(shí)取得最優(yōu)解的缺點(diǎn)，并在標(biāo)簽數(shù)據(jù)不足的情況下，實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確率分類以及數(shù)據(jù)標(biāo)注。同時(shí)，借助具有廣泛搜索域及高效率搜索等優(yōu)勢的量子遺傳算法實(shí)現(xiàn)了Triple GAN網(wǎng)絡(luò)模型中的學(xué)習(xí)率等參數(shù)的自適應(yīng)尋優(yōu)，避免了人為設(shè)置參數(shù)時(shí)所致費(fèi)時(shí)費(fèi)力。本文所提方法有效解決了目前傳統(tǒng)智能故障診斷方法標(biāo)簽數(shù)據(jù)難以獲取、訓(xùn)練參數(shù)較難設(shè)置等問題，為滾動(dòng)軸承的故障診斷提供了一種新的研究思路。

1 基本理論

1.1 Triple GAN理論

傳統(tǒng)GAN 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程可以理解為是一個(gè)根據(jù)兩人博弈理論經(jīng)過迭代后輸出一個(gè)類似于真實(shí)分布的偽樣本的過程。其中生成器是以噪聲信號作為輸入，判別器是用來判斷輸入樣本來自于真實(shí)分布還是偽分布。上述過程一直持續(xù)循環(huán)至模型達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡為止，即生成樣本無限接近于真實(shí)分布，且判別器無法判斷輸入樣本是否來自于真實(shí)樣本分布。整個(gè)訓(xùn)練過程可以定義為一個(gè)最大最小值問題[14]。

其中：Pdata(x)是真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，而Pz(z)是噪聲分布（常被定義為正態(tài)分布或者均勻分布），G(z)是由噪聲Z生成的樣本。

由于傳統(tǒng)GAN 網(wǎng)絡(luò)模型的核心是兩人博弈理論，使得生成器與判別器不能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。并且網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過程中僅評估數(shù)據(jù)而忽略了已有標(biāo)簽的作用，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)模型中的單個(gè)判別器也無法完成生成樣本與預(yù)測標(biāo)簽兩項(xiàng)難以兼容的工作。為了解決此問題，2017年Li 等[15]提出了Triple GAN 模型。對于一個(gè)僅存在部分標(biāo)記樣本的數(shù)據(jù)集，Triple GAN 主要有3 個(gè)部分組成，兩個(gè)條件網(wǎng)絡(luò)分別對應(yīng)生成器與分類器，生成器的作用是通過真實(shí)標(biāo)簽生成偽樣本，而分類器是根據(jù)真實(shí)樣本生成偽標(biāo)簽，僅有的一個(gè)判別器被用來判斷來自兩個(gè)條件網(wǎng)絡(luò)的樣本聯(lián)合分布的真?zhèn)?。該過程可以定義為

其中：(x,y)是樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)，α是用來衡量分類與生成平衡性的權(quán)重參數(shù)。通過引入交叉熵?fù)p失，可以保證模型性能達(dá)到全局最優(yōu)，其網(wǎng)絡(luò)模型主要結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 Triple GAN結(jié)構(gòu)示意圖

圖1中C、D、G分別為分類器、判別器與生成器，p(X,Y)為真實(shí)樣本分布，p(z)為噪聲分布，“CE”為監(jiān)督學(xué)習(xí)產(chǎn)生的交叉熵?fù)p失?！癆/R”分別表示接受與拒絕所產(chǎn)生的對抗損失。對抗損失與無偏正則化的共同作用使得生成器產(chǎn)生的分布pg、分類器產(chǎn)生的分布pc與真實(shí)數(shù)據(jù)分布p保持一致。

傳統(tǒng)的GAN 模型在故障數(shù)據(jù)生成方面表現(xiàn)優(yōu)異，而在故障分類及數(shù)據(jù)標(biāo)注等方面表現(xiàn)較弱。Triple GAN 模型則是繼承了傳統(tǒng)GAN 模型優(yōu)越的故障數(shù)據(jù)生成能力，并通過引入分類器將傳統(tǒng)GAN忽略的標(biāo)簽信息平滑輸入至模型數(shù)據(jù)空間中，利用參數(shù)調(diào)節(jié)最終實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)平衡。基于以上描述，利用Triple GAN 模型實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷的主要過程可簡述為：用分類器對采集到的軸承振動(dòng)時(shí)域信號進(jìn)行迭代訓(xùn)練并輸出偽標(biāo)簽，同時(shí)在已有故障標(biāo)簽的指導(dǎo)下，通過生成器對噪聲信號進(jìn)行迭代訓(xùn)練，輸出與真實(shí)樣本具有同屬性的偽樣本。通過判別器對輸出的偽樣本與偽標(biāo)簽進(jìn)行比較，從而實(shí)現(xiàn)生成器與分類器參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，以得到用于軸承故障類別判斷的網(wǎng)絡(luò)模型。

1.2 量子遺傳算法

量子遺傳算法是在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上，引入量子比特編碼與量子旋轉(zhuǎn)門對種群進(jìn)行編碼與更替，以實(shí)現(xiàn)降低種群規(guī)模，從而達(dá)到加快尋優(yōu)速度、更快速準(zhǔn)確求出最優(yōu)解的一種智能優(yōu)化算法[16–17]。此算法的核心特點(diǎn)之一是使用量子態(tài)對種群進(jìn)行編碼。由于量子比特存在兩種表達(dá)狀態(tài)和其中表示自旋向下的狀態(tài)，而表示自旋向上的狀態(tài)[18]。故每一個(gè)量子位均可由這兩種狀態(tài)進(jìn)行表示，可表示為

兩種狀態(tài)的復(fù)數(shù)域振幅α和β滿足1的關(guān)系，其中 |α|2與 |β|2為對應(yīng)狀態(tài)的概率值。經(jīng)典的信息理論常用雙比特表示信息，對應(yīng)有00，01，10，11 4 種狀態(tài)，對應(yīng)的4 種量子態(tài)分別為和。

為了實(shí)現(xiàn)種群更新，量子遺傳算法中常采用滿足歸一化條件的酉變換使量子門對量子態(tài)進(jìn)行一定角度的旋轉(zhuǎn)來實(shí)現(xiàn)。旋轉(zhuǎn)門可將量子態(tài)旋轉(zhuǎn)θ角度，旋轉(zhuǎn)門的作用過程如下：

量子遺傳算法中所使用的適應(yīng)度函數(shù)與傳統(tǒng)遺傳算法無明顯區(qū)別，其作用都是求出適應(yīng)度值以衡量個(gè)體是否遺傳。一般情況下，適應(yīng)度值越大則代表該個(gè)體更接近最優(yōu)解[19]。量子遺傳算法的具體流程如圖2所示。

圖2 量子遺傳算法流程圖

2 基于量子遺傳優(yōu)化算法的Triple GAN軸承故障診斷方法

由于Triple GAN模型中生成器與分類器的學(xué)習(xí)率對模型的訓(xùn)練效果至關(guān)重要，且此模型對學(xué)習(xí)率的初始值非常敏感，而基于該模型的診斷準(zhǔn)確率與學(xué)習(xí)率之間又缺少直接的線性關(guān)系，人為設(shè)置學(xué)習(xí)率易導(dǎo)致模型收斂速度緩慢。為了解決該問題，本文通過引入量子遺傳算法，利用其廣泛的搜索域及高效的搜索效率，有效實(shí)現(xiàn)了Triple GAN 模型的學(xué)習(xí)率尋優(yōu)問題。Triple GAN模型的學(xué)習(xí)率主要由生成器學(xué)習(xí)率與分類器學(xué)習(xí)率兩部分組成。本文所采用的適應(yīng)度函數(shù)如下：

其中f(x)為網(wǎng)絡(luò)模型的誤差函數(shù)。

基于引入量子遺傳算法后的Triple GAN模型軸承故障診斷方法的主要步驟如下：

（1）采集軸承振動(dòng)信號，將數(shù)據(jù)截取至指定維數(shù)構(gòu)成原始樣本集。

（2）初始化量子遺傳算法的種群個(gè)體，設(shè)置種群個(gè)數(shù)N=20，最大迭代次數(shù)T=200。

（3）將單個(gè)個(gè)體對應(yīng)的參數(shù)值輸入Triple GAN模型，完成訓(xùn)練，輸出結(jié)果。

（4）計(jì)算種群個(gè)體對應(yīng)的適應(yīng)度值，保存最優(yōu)個(gè)體及其適應(yīng)度值，并判斷是否滿足閾值條件。若滿足則進(jìn)行下一步，不滿足則利用量子旋轉(zhuǎn)門更新種群，重新選擇種群個(gè)體，返回步驟（3），直至滿足閾值條件為止。

（5）將滿足閾值條件的解轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制編碼，再轉(zhuǎn)換為學(xué)習(xí)率的最優(yōu)解。

（6）將最優(yōu)解輸入模型完成最終訓(xùn)練，輸出診斷結(jié)果。

量子遺傳算法中收斂至最優(yōu)種群所使用的旋轉(zhuǎn)角一般是固定的，通用的旋轉(zhuǎn)角選擇策略如表1 所示。第j旋轉(zhuǎn)角由旋轉(zhuǎn)角度θ和旋轉(zhuǎn)方向s(αj βj)組成。選取旋轉(zhuǎn)角的方式是通過將現(xiàn)有個(gè)體的適應(yīng)度值f(x)與當(dāng)前最優(yōu)目標(biāo)值f(best )進(jìn)行對比，若最優(yōu)目標(biāo)適應(yīng)值更大時(shí)，則調(diào)整旋轉(zhuǎn)角使現(xiàn)有個(gè)體向besti靠近。旋轉(zhuǎn)角度θ的大小對模型收斂效率影響較大，過大會導(dǎo)致無法收斂，過小會導(dǎo)致無法取得全局最優(yōu)解，根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)本文選擇旋轉(zhuǎn)角度為0.01π。利用量子遺傳算法可將Triple GAN 模型中學(xué)習(xí)率初始值優(yōu)化至最優(yōu)解附近，使Triple GAN 模型能更快速準(zhǔn)確進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)分類與標(biāo)注。

表1 旋轉(zhuǎn)角選擇策略

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證基于Triple GAN的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的有效性，本節(jié)利用該方法對兩種不同的軸承故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行故障診斷。實(shí)驗(yàn)一采用美國西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集（Case Western Reserve University，CWRU）[20]作為研究對象，對所提故障診斷方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。選用具有內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障和正常狀態(tài)4 種類型的軸承作為實(shí)驗(yàn)對象。在4 種不同運(yùn)行轉(zhuǎn)速工況下（分別為1 797 r/min、1 772 r/min、1 750 r/min 和1 730 r/min）進(jìn)行信號采集，采樣頻率為12 kHz。實(shí)驗(yàn)二采用德國帕德伯恩大學(xué)[21]提供的數(shù)據(jù)集對本文方法中的參數(shù)優(yōu)化性能進(jìn)行測試。選用正常狀態(tài)以及5種人為損壞的軸承作為實(shí)驗(yàn)對象。每種軸承均在900 r/min 和1 500 r/min 兩種轉(zhuǎn)速工況下進(jìn)行測試，采樣頻率為64 kHz。

3.1 實(shí)驗(yàn)一

實(shí)驗(yàn)一數(shù)據(jù)集如表2所示，采用長度為1 024的窗函數(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)嗵幚?，軸承故障深度分別為0.18 mm、0.36 mm、0.53 mm，用來模擬軸承不同程度的損傷。圖3 所示分別為正常軸承、內(nèi)圈故障軸承、外圈故障軸承和滾動(dòng)體故障軸承的振動(dòng)信號時(shí)域示意圖。

表2 滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

圖3 軸承振動(dòng)信號時(shí)域圖

從圖中可以看出，雖然不同類型故障的振動(dòng)信號具有各自的特點(diǎn)，但很難觀察到隱藏在振動(dòng)信號中的故障特征。表3所示為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中含有的標(biāo)簽數(shù)據(jù)與無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)量。從表中可以看出該組數(shù)據(jù)中無標(biāo)簽數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超過標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并且標(biāo)簽數(shù)據(jù)也少于一般機(jī)器學(xué)習(xí)所使用的數(shù)據(jù)量。因此，使用該組數(shù)據(jù)可以驗(yàn)證本文所提方法的數(shù)據(jù)標(biāo)記能力與故障分類能力。

表3 滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集分配比例

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，在實(shí)驗(yàn)過程中使用傳統(tǒng)生成式對抗網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)(SupportVector Machine，SVM)相結(jié)合的方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）、深度置信網(wǎng)絡(luò)（Deep belief network，DBN）、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（Multi-Layer Perceptron，MLP）與經(jīng)經(jīng)典量子遺傳算法優(yōu)化后的Triple GAN 作對比。此外，本文采用的數(shù)據(jù)與對比方法中的數(shù)據(jù)均為原始時(shí)域信號，為了避免偶然結(jié)果的影響，每種方法使用相同的參數(shù)進(jìn)行5 次實(shí)驗(yàn)，表4 中所示為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。其中Triple GAN模型中的生成器、分類器、判別器均采用卷積層實(shí)現(xiàn)。輸入噪聲采用高斯白噪聲，輸入維數(shù)為100，原始樣本維數(shù)為1 024，最大迭代次數(shù)為1 000。深度置信網(wǎng)絡(luò)所使用的參數(shù)學(xué)習(xí)率為0.01，最大訓(xùn)練次數(shù)為1 000，模型結(jié)構(gòu)為[1 024，800，500，200，10]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含兩個(gè)卷積層、兩個(gè)池化層、一個(gè)全連接層，使用Softmax 作為分類器，卷積層的激活函數(shù)選擇為Relu函數(shù)，對于池化層選擇最大池化法。對于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)選擇Relu 函數(shù)作為激活函數(shù)，學(xué)習(xí)率為0.001，用于衡量軸承故障與正常狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的可分性。

表4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

而傳統(tǒng)對抗網(wǎng)絡(luò)方法中的相關(guān)超參數(shù)選擇如下：學(xué)習(xí)率為0.002，迭代次數(shù)為2 000，噪聲維數(shù)為100，原始樣本維數(shù)為1 024，對于支持向量機(jī)選擇高斯核函數(shù)，核函數(shù)系數(shù)設(shè)置為0.02，懲罰系數(shù)設(shè)置為10。

圖4 為5 種方法經(jīng)過5 次重復(fù)實(shí)驗(yàn)的詳細(xì)對比結(jié)果。從圖中可以看出，本文所提方法在5 次實(shí)驗(yàn)中均具有較高的準(zhǔn)確率，并且相較于其他算法具有更好的穩(wěn)定性。

圖4 5種方法實(shí)驗(yàn)詳細(xì)結(jié)果（5次）

圖5為本文方法實(shí)驗(yàn)診斷準(zhǔn)確率與實(shí)驗(yàn)進(jìn)度關(guān)系圖，從圖中可以看出隨著實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行，模型被反復(fù)訓(xùn)練，不同故障的平均診斷精度逐步提高。

圖5 診斷準(zhǔn)確率與實(shí)驗(yàn)進(jìn)度關(guān)系圖

從表4 中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文所提方法的平均準(zhǔn)確率能達(dá)到97.37 %，略高于DBN 與GAN+SVM 的平均準(zhǔn)確率79.56%和85.58%，明顯高于CNN與MLP的平均準(zhǔn)確率73.03%和54.78%。本文方法均方差為1.47，明顯低于其他4種對比方法（3.32，3.11，2.52，4.10）。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)方法，本文提出的方法在處理具有大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)時(shí)具有更高的診斷準(zhǔn)確率和較好的穩(wěn)定性。表5為基于本文方法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記后的性能測試結(jié)果，該實(shí)驗(yàn)從總樣本中隨機(jī)抽取6 600個(gè)樣本，去掉標(biāo)簽后作為原始未標(biāo)記樣本。經(jīng)過模型訓(xùn)練后，其中6 354個(gè)樣本被正確標(biāo)記，準(zhǔn)確率為96.67%，未正確標(biāo)記的標(biāo)簽包含49個(gè)內(nèi)圈故障、61個(gè)外圈故障、127個(gè)滾動(dòng)體故障和9 個(gè)正常狀態(tài)。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提方法能較好地完成數(shù)據(jù)的標(biāo)記工作，但對于較為復(fù)雜的振動(dòng)數(shù)據(jù)，例如對于外圈故障以及滾動(dòng)體故障進(jìn)行標(biāo)注時(shí)，準(zhǔn)確率仍存在一些提升空間。

表5 樣本標(biāo)記結(jié)果

3.2 實(shí)驗(yàn)二

實(shí)驗(yàn)二數(shù)據(jù)集如表6 所示。采用長度為1 024的窗函數(shù)對德國帕德伯恩大學(xué)的數(shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)嗵幚怼?/p>

表6 滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

表7所示為選用原始Triple GAN和本文所提方法處理后的5次實(shí)驗(yàn)結(jié)果。其中原始Triple GAN中生成器與分類器學(xué)習(xí)率均設(shè)置為0.01，而在本文方法中，經(jīng)量子遺傳算法反復(fù)尋優(yōu)之后，最終得到使生成器達(dá)到最優(yōu)的學(xué)習(xí)率為0.001 6，分類器最優(yōu)的學(xué)習(xí)率為0.001 2。從表中可以看出，本文方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果診斷準(zhǔn)確率較高，5次實(shí)驗(yàn)平均準(zhǔn)確率為98.49%，高于傳統(tǒng)Triple GAN 的平均準(zhǔn)確率89.92%。并且本文方法的平均運(yùn)行時(shí)間為976.2 s，相較于傳統(tǒng)Triple GAN 的運(yùn)行時(shí)間（1 196 s）也具有一定優(yōu)勢。通過此實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，基于量子遺傳算法對Triple GAN學(xué)習(xí)率進(jìn)行優(yōu)化使該模型在進(jìn)行故障診斷時(shí)具有更高的診斷效率。

表7 對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

上述兩種實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，本文方法中的分類器和生成器通過共享標(biāo)簽與樣本，基于三人博弈論實(shí)現(xiàn)各自最優(yōu)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)生成網(wǎng)絡(luò)的不足。同時(shí)分類器能對未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，生成器能準(zhǔn)確產(chǎn)生具有軸承故障特征的偽樣本，提高了故障診斷的效率。此外，利用量子遺傳算法可以對網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)率進(jìn)行快速、準(zhǔn)確尋優(yōu)，確保了該模型具有較高的診斷準(zhǔn)確率與良好的穩(wěn)定性。

4 結(jié)語

滾動(dòng)軸承的故障診斷屬于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題。為了解決傳統(tǒng)智能診斷方法中樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)較難獲取、在訓(xùn)練過程中模型不穩(wěn)定、人為設(shè)置參數(shù)較為困難等問題，本文提出了基于量子遺傳算法優(yōu)化的Triple GAN故障診斷模型。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證后得出以下結(jié)論：

（1）基于三人博弈理論，Triple GAN 模型使得分類器與生成器均能達(dá)到各自最優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了含有大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)的滾動(dòng)軸承的高精度故障診斷。

（2）基于量子遺傳算法的高效搜索效率，避免了Triple GAN 算法中復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置問題，提高了此模型的訓(xùn)練效率。

（3）應(yīng)用兩組滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)信號驗(yàn)證了本文所提方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比表明，本文方法相較于其他傳統(tǒng)方法具有更高的準(zhǔn)確率與良好的穩(wěn)定性，并且能在高精度分類的同時(shí)完成標(biāo)記數(shù)據(jù)的工作，具有一定的工程應(yīng)用前景。