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一种基于CAE-GAN的RV减速器降噪方法
范啸宇, 刘韬, 王振亚, 陈朝阳, 王亚南, 王贵勇
噪声与振动控制
2025, 45 (5):
84-91.
针对在RV减速器往复运动过程中所采集的振动信号干扰大,传统滤波方法过分依赖专家经验以及参数选择困难等问题,提出一种基于卷积自编码的生成对抗网络(Convolutional Auto-encoder GAN,CAE-GAN),应用于RV减速器振动信号降噪。首先,针对生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)训练时收敛困难的问题,通过引入距离函数改进生成器的损失函数,提高模型的稳定性。其次,引入跳跃连接改进生成器的网络结构,在增强模型收敛能力的同时,进一步提升模型的降噪性能。最后,使用RV减速器振动数据对所提方法进行验证。实验结果表明:所提方法具有更好的降噪性能且能够提高故障诊断准确率。
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