基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究

李文赞; 刘勤明; 叶春明; 汪宇杰

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.001

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基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究

·振动·噪声·监测·诊断· | 更新时间：2026-02-12

- 基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究
- Research on fault diagnosis of rotating machinery based on deep learning and SMOTE data enhancement
- 机械强度 2026年48卷第2期页码：1-11
- 作者机构：
  
  上海理工大学管理学院，上海 200093
- 作者简介：
  
  李文赞，男，2002年生，山东枣庄人，在读硕士研究生；主要研究方向为故障诊断；E-mail：leewzzz@163.com。
  刘勤明（通信作者），男，1984年生，山东日照人，博士，教授，博士研究生导师；主要研究方向为维护调度、人工智能等；E-mail：lqm0531@163.com。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(72271161;72331006);上海市2021年度“科技创新行动计划”宝山转型发展科技专项(21SQBS01404);上海理工大学科技发展项目(2020KJFZ038)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.001
  中图分类号： TH17;TP18
- 收稿：2025-06-16，
  
  纸质出版：2026-02-15
- 稿件说明：
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李文赞，刘勤明，叶春明，等. 基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究［J］. 机械强度，2026，48（2）：1-11.

LI Wenzan，LIU Qinming，YE Chunming，et al. Research on fault diagnosis of rotating machinery based on deep learning and SMOTE data enhancement［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：1-11.
李文赞，刘勤明，叶春明，等. 基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究［J］. 机械强度，2026，48（2）：1-11. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.001.

LI Wenzan，LIU Qinming，YE Chunming，et al. Research on fault diagnosis of rotating machinery based on deep learning and SMOTE data enhancement［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：1-11. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.001.

摘要

目的

随着工业设备自动化与智能化的发展，旋转机械的故障诊断已成为保障设备稳定运行的关键环节。传统故障诊断方法依赖人工经验和简单信号处理技术，难以应对复杂工况和多样化的故障类型。因此，提出一种基于格拉姆角场（Gram Angular Field

GAF）图像编码和增强型门控波形网络（Gated WaveNet

GWaveNet）架构的新型故障诊断方法。

方法

首先，将原始一维轴承振动信号通过GAF编码转换为二维图像，充分保留时序依赖性和动态信号变化特征。在这一过程中，为解决数据不平衡问题，采用窗口切分、噪声增强、合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique

SMOTE）等扩增样本多样性，增强了模型的训练效果并提高了鲁棒性。其次，构建了一种增强型GWaveNet架构，结合卷积层、残差连接、多尺度特征提取机制，增强了对故障模式的辨识能力。最后，基于美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University

CWRU）公共数据集进行试验验证。试验结果表明，所提方法能够在健康、内圈故障、外圈故障3种工况下实现高准确率的故障诊断，并在复杂工况下展示出较强的泛化能力。

结果

结果表明，所提模型在旋转机械故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效应对故障类型的多样性和实际工业环境中的不确定性。

Abstract

Objective

With the advancement of automation and intelligence in industrial equipment

fault diagnosis of rotating machinery has become a critical component in ensuring the stable operation of equipment. Traditional diagnostic approaches

which often depend on expert knowledge and basic signal processing techniques

struggle to manage complex operating conditions and varied fault types. To address these challenges

a novel fault diagnosis framework was introduced

leveraging Gram angular field (GAF) image encoding and an enhanced gated WaveNet (GWaveNet) architecture.

Methods

Firstly

the original one-dimensional bearing vibration signals were transformed into two-dimensional images via GAF encoding

effectively preserving temporal dependencies and dynamic signal variations. In this process

to mitigate issues related to data imbalance

techniques such as window segmentation

noise augmentation

and synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) were employed

thereby increasing sample diversity and improving model's robustness and training efficacy. Secondly

the enhanced GWaveNet architecture integrated convolutional layers

residual connections

and multi-scale feature extraction mechanism

which collectively strengthen the network's capacity to recognize different fault patterns. Finally

test validation on the Case Western Reserve University (CWRU) public dataset was performed. The test results demonstrated that the proposed method can achieve high diagnostic accuracy under three operating conditions—normal

inner race fault

and outer race fault

while exhibiting strong generalization performance in complex operating conditions.

Results

The results demonstrate that the proposed model exhibits high accuracy and robustness in fault diagnosis of rotating machinery

and can effectively address a wide range of fault types and uncertainties inherent in real industrial environments.

关键词

Keywords

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