摘要： 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。

关键词: 振动与波, RV减速器, CAE-GAN, 卷积神经网络, 降噪