【摘 要】
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针对传统的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）属于无监督学习，而且随着卷积层数加深会造成梯度消失，卷积核尺寸的限制导致只能获取输入数据局部特征的问题，提出一种基于自注意力机制条件残差生成对抗网络（S-CRGAN）的故障诊断方法。S-CRGAN在DCGAN的基础上与条件生成对抗网络（CGAN）相结合并引入标签信息，将深度残差网络（ResNet）引入DCGAN中以缓解梯度消失，在深度残差网络模块中加入自
【基金项目】
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唐山市科技重大专项资助项目（19140203F）； 唐山市基础创新团队资助项目（20130204D）；
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针对传统的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）属于无监督学习，而且随着卷积层数加深会造成梯度消失，卷积核尺寸的限制导致只能获取输入数据局部特征的问题，提出一种基于自注意力机制条件残差生成对抗网络（S-CRGAN）的故障诊断方法。S-CRGAN在DCGAN的基础上与条件生成对抗网络（CGAN）相结合并引入标签信息，将深度残差网络（ResNet）引入DCGAN中以缓解梯度消失，在深度残差网络模块中加入自注意力机制来获取全局信息，增强模型的泛化性并使模型更稳定。使用凯斯西储大学（CWRU）和帕德伯恩大学（UPB）轴承数据进行仿真验证的结果表明，S-CRGAN方法的故障识别准确率分别为99.87%。
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