【摘 要】
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轴承作为机械设备中不可缺少的零部件之一,起着支撑轴和承受载荷的双重作用。轴承在长时间、高速的工作环境下容易发生疲劳损坏。如果未能在轴承发生严重损坏前及时对轴承进行更换或维修,那么极易导致生产事故的发生。因此,提前识别轴承的运行状态显得非常重要。传统机器学习方法需要满足训练集与测试集具有相同分布的要求,即要求在拾取振动信号时,设备的运行工况基本维持稳定。然而除实验室等少数场景能满足该条件外,通常情况
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轴承作为机械设备中不可缺少的零部件之一,起着支撑轴和承受载荷的双重作用。轴承在长时间、高速的工作环境下容易发生疲劳损坏。如果未能在轴承发生严重损坏前及时对轴承进行更换或维修,那么极易导致生产事故的发生。因此,提前识别轴承的运行状态显得非常重要。传统机器学习方法需要满足训练集与测试集具有相同分布的要求,即要求在拾取振动信号时,设备的运行工况基本维持稳定。然而除实验室等少数场景能满足该条件外,通常情况下,机械设备在实际的运行过程中,其工况往往会根据实际的生产需求发生改变。因此,针对变工况的轴承故障诊断问
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