一种基于特征映射重构生成对抗网络的故障诊断方法，可有效生成高质量故障样本，提升有限数据条件下的诊断性能。
陈寅生 · Yukang, Qiang · Jiahui, Chen · 杨京礼
IEEE Sensors Journal 2024
通过特征映射重构模块构建生成器，并在判别器中引入坐标注意力机制，有效避免了转置卷积带来的棋盘伪影。
FMRGAN通过生成高质量故障样本来扩充训练集，从而改善故障诊断模型的性能，在CWRU和自建复合故障数据集上均得到验证。
设计了TokenDrop正则化方法，帮助ViT分类模型更好地捕捉时频图中的局部特征，减少过拟合。