Page 145 - 《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 1785

图 19 沈阳工业大学实验室数据采集试验台
Fig. 19 Shenyang University of Technolog laboratory data
acquisition test bench
表 8 不同轴承状态数据
Tab. 8 Different bearing state data
轴承 损伤程
工况 轴承状态 标签
数据集 度/mm
正常 0 N
内圈轻微损伤 0.3 IR1
2000 r/min‑
内圈严重损伤 0.6 IR2
0 N‧m 和
SUT-SY 外圈轻微损伤 0.3 OR1
4000 r/min‑
外圈严重损伤 0.6 OR2
0.64 N‧m
滚动体轻微损伤 0.3 RE1
滚动体严重损伤 0.6 RE2

图 18 t-SNE 可视化分析结果
Fig. 18 t-SNE visualization analysis results
利 用 Swin‑T 模 型 进 行 故 障 诊 断 前 ，结 果 如
图 18（a）所示，观察可得，5 种样本类别分布相互重
叠，不同故障类型难以识别。利用所提模型进行训
练，结果如图 18（b）所示，进行处理后，各类故障的
类间分布较大，样本相互未有重叠，模型提取特征
图 20 轴承在不同状态下的时频图
后各个故障类型清晰可分。证明所提模型在不同
Fig. 20 Time-frequency images of the bearing under
不均衡数据集中均能很好地满足故障诊断的要求。 different states

4 LSGAN-Swin-T 故障诊断实例 3 4. 2 Swin-T 模型训练

设置不均衡比例为 1∶60，通过 LSGAN 网络生
4. 1 试验数据描述
成 数 据 样 本 ，输 入 Swim‑T 模 型 中 进 行 训 练 ，经 过
沈阳工业大学（SUT‑SY）行星平行轴齿轮箱故 30 次迭代，模型训练过程如图 21 所示。
障模拟试验台搭建如图 19 所示，从左到右依次为电
机、联轴器、平行轴齿轮箱、行星齿轮箱、磁粉控制
器。采用深沟球轴承的型号为 SKF 6207，故障由激
光 刻 蚀 技 术 加 工 而 成 。 轴 承 数 据 在 采 样 频 率 为
5120 Hz 以及在转速 2000 和 4000 r/min 的条件下，
通过信号采集器采集而得，轴承故障直径为 0.3 和
0.6 mm。每一种尺寸都由内圈、外圈、滚动体 3 种
故障组成，并加 1 种正常状态，共计 7 种故障类型。
具体采集数据集故障类型说明如表 8 所示。

通过连续小波变换进行样本构建，结果如图 20 图 21 训练过程
所示。 Fig. 21 Training process