Page 143 - 《振动工程学报》2025年第8期

第 8 期 刘 杰，等： 不均衡样本下轴承故障的 LSGAN-Swin Transformer 诊断方法 1783

图 14 不同信噪比下各模型验证准确率
Fig. 14 Validation accuracies of each model with different
signal-to-noise ratios

本进行生成时间测试，共需要 496 s，即每组时序数
据转化为 CWT 图像模态数据需要 49.6 s 左右的时
间，满足实时应用的要求。
通 过 时 序 信 号 的 转 换 ，输 入 不 同 模 型 进 行 测
试，各个模型在不同不均衡比例下的测试时间对比
如表 6 所示。

表 6 模型测试时间 图 15 t-SNE 可视化分析结果
Tab. 6 Test time of models Fig. 15 t-SNE visualization analysis results

不均衡 模型测试时间/s
比例 CNN AlexNet SqueezeNet DAN BDA Swin-T 以后，各类别故障数据分割距离较大，分类状态独

1∶1 88 93 77 91 87 64 立清晰。由此证明，本文算法可以有效实现小样本
1∶2 80 87 70 84 82 60 下样本不均衡条件下的滚动轴承故障诊断。
1∶5 82 89 72 86 85 63
1∶10 84 94 73 88 87 67
1∶30 84 97 75 89 89 67 3 LSGAN-Swin-T 故障诊断实例 2
1∶60 89 98 76 92 89 68
3. 1 试验数据描述
结 果 表 明 ，Swin‑T 模 型 在 具 有 最 高 精 度 的 同
为进一步验证本文所提方法在不同轴承试验数
时，效率依然高于其他对比模型，且较 SqueezeNet
据中的有效性，探究真实样本与生成样本的比例对
平均测试时长提升了 10.8 s，说明 Swin‑T 模型中基
本文方法准确率的影响，采用东南大学齿轮箱数据
于窗口构建分层架构，解决了随着时频图尺寸的增
集 ［26］ 进 行 试 验 ，转 速 系 统 负 载 条 件 为 20 Hz‑0 V
加，模型中计算量急剧增加的问题，降低了运算的
（转速20 Hz（1200 r/min）‑负载0 V（0 N‧m））和30 Hz‑2 V
复杂性。
（转速 30 Hz（1800 r/min）‑负载 2 V（7.32 N‧m）），轴
2. 8 t-SNE 可视化分析 承数据集包含轴承的 5 种状态，分别为轴承滚动体

为进一步展现所提模型的分类能力，利用 t 分 故障、内圈故障、外圈故障、内‑外圈复合故障和正
常 状 态 ，故 障 类 型 如 表 7 所 示 。 选 取 20 Hz‑0 V 条
布 随 邻 域 嵌 入（t‑distributed stochastic neighbor em‑
bedding， t‑SNE）对 Swin‑T 模型分类效果进行可视 件下传感器 2 收集的信号训练模型。
化 分 析 ，分 别 对 凯 斯 西 储 大 学 48 kHz 采 样 频 率 下
3. 2 LSGAN 模型训练及样本生成
原始数据和 Swin‑T 输出结果进行可视化处理，结
果如图 15 所示。 采用表 7 中 5 种不同状态的训练样本进行连续
其 中 算 法 输 出 结 果 提 取 Swin Transformer 分 小 波 变 换 ，得 到 共 计 1250 个 训 练 样 本 ，作 为 LS‑
类层前一层的输出，即判别特征，采用 t‑SNE 进行 GAN 训练的输入样本数据，经过模型迭代后得到
可视化。0~9 表示 10 类故障状态。经过算法处理 生成样本，将生成样本与真实样本的时域特征进行