基于动态调整梯度惩罚WGAN的滚珠丝杠副故障检测方法  

作　　者：金灵雨 邢景揚 李芳芳 许文轩 

机构地区：[1]南通大学

出　　处：《数字技术与应用》2025年第1期16-18,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：为了智能化监测滚珠丝杠副的状态,本文研究了基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)方法。通过引入梯度惩罚项,从而更准确地评估生成数据与真实数据之间的差异。第一,搭建神经网络训练判别器,通过生成器生成正常状态的样本数据,并将其与实际观测数据进行比较,以提高对异常数据的识别精度;第二,将该方法应用于滚珠丝杠副的不同退化状态,并进行对比分析。实验结果表明,训练的判别器能够准确区分滚珠丝杠副的正常状态、低退化状态、中退化状态和高退化状态,有效提升了状态监测的性能。

关 键 词：生成数据 滚珠丝杠副 生成对抗网络 智能化监测 惩罚项 异常数据 生成器 状态监测 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]