基于迁移学习的滚动轴承寿命阶段识别方法研究

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近年来,风力发电设备、航空发动机、高档数控机床等大型机械装备正在朝着精密化、高效化方向发展,装备的安全可靠运行变得举足轻重。滚动轴承作为机械设备中的核心零部件,在旋转机械中应用广泛,其性能好坏将直接影响整台设备的健康状况。对其寿命阶段进行识别不仅方便专家预先制定维护策略,还能避免因设备停机、损坏造成企业的直接经济损失。所以对滚动轴承寿命阶段识别日趋重要。随着大数据时代的来临,基于数据驱动型的滚动轴承寿命阶段识别的传统机器学习方法层出不穷,但传统机器学习方法受限于两个假设:(1)训练数据与测试数据要满
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