科学网—科学家完成基于GGAN的行星齿轮系统不平衡样本异常检测方法研究

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2026-6-15 13:41

| 系统分类: 论文交流

Research on imbalanced sample abnormal detection method for planetary gear systems based on GGAN

科学家完成基于GGAN的行星齿轮系统不平衡样本异常检测方法研究

山东协和学院Yingjie Zhao等研究人员合作完成基于GGAN的行星齿轮系统不平衡样本异常检测方法研究。相关论文于2026年4月发表在国际学术期刊《机械工程进展》上。

针对行星齿轮传动系统在非对称样本条件下异常检测准确率低、鲁棒性差的问题，研究人员提出了一种广义生成对抗网络（GGAN）方法。该方法融合了生成对抗网络、自编码器以及对比学习机制。通过利用多尺度判别器和残差网络提取非线性特征差异，并结合核密度估计对异常概率进行量化，显著提高了异常检测的准确性。

在基于GGAN的异常检测方法基础上，研究人员进一步构建了一个三阶段异常评估框架。在正常运行阶段，仅利用正常样本训练初始检测模型；在早期退化阶段，利用少量异常样本对检测阈值和模型参数进行优化；在严重退化阶段，引入多场景数据融合与相似性分析，以实现稳健评估。

实验结果表明，该方法可为相关领域的研究与应用提供理论支持和实践参考。

Advances in Mechanical Engineering

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期刊分区： JCR Q3, ENGINEERING, MECHANICAL; THERMODYNAMICS

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