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作者：李涛;田宏业;陶沙;刘朋;
单位：中国船舶科学研究中心船舶振动噪声重点实验室;深海技术科学太湖实验室;
摘要：针对目前工程实际中故障预警存在敏感特征组合构建困难、完备的故障样本稀缺和预警阈值设定不准确等难题，提出一种基于对抗自编码器（AAE）和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法。将预处理后的正常样本频谱数据作为AAE训练数据进行自编码器网络和对抗网络训练，并计算自编码器重构误差和保留编码网络；利用编码器逐层提取服从先验分布的低维特征，结合重构误差和相似性度量构建健康指标，并基于贝塔分布进行健康指标概率密度分布拟合以自适应确定阈值；将测试数据经相同步骤处理后与阈值比较，判别异常。利用两类滚动轴承数据集验证所提方法，试验结果表明所提方法具有优异的故障预警性能和自适应性，能够实现早期微弱故障预警。
关键词：滚动轴承;;故障预警;;对抗自编码;;健康指标;;贝塔分布;;自适应阈值
基金资助：装备预研国防声隐身重点实验室基金项目（6142204220703）
